Matten door Generatie

Samenvatting

Dit artikel introduceert een innovatieve aanpak voor beeldmatting die de traditionele regressiegebaseerde taak herdefinieert als een generatief modelleerprobleem. Onze methode benut de mogelijkheden van latente diffusiemodellen, verrijkt met uitgebreide vooraf getrainde kennis, om het mattingproces te regulariseren. We presenteren nieuwe architectonische innovaties die ons model in staat stellen mattes te produceren met superieure resolutie en detail. De voorgestelde methode is veelzijdig en kan zowel begeleidingsvrije als begeleidingsgebaseerde beeldmatting uitvoeren, waarbij verschillende aanvullende aanwijzingen worden ondersteund. Onze uitgebreide evaluatie over drie benchmarkdatasets toont de superieure prestaties van onze aanpak, zowel kwantitatief als kwalitatief. De resultaten weerspiegelen niet alleen de robuuste effectiviteit van onze methode, maar benadrukken ook het vermogen om visueel overtuigende mattes te genereren die fotorealistische kwaliteit benaderen. De projectpagina voor dit artikel is beschikbaar op https://lightchaserx.github.io/matting-by-generation/.

English

This paper introduces an innovative approach for image matting that redefines the traditional regression-based task as a generative modeling challenge. Our method harnesses the capabilities of latent diffusion models, enriched with extensive pre-trained knowledge, to regularize the matting process. We present novel architectural innovations that empower our model to produce mattes with superior resolution and detail. The proposed method is versatile and can perform both guidance-free and guidance-based image matting, accommodating a variety of additional cues. Our comprehensive evaluation across three benchmark datasets demonstrates the superior performance of our approach, both quantitatively and qualitatively. The results not only reflect our method's robust effectiveness but also highlight its ability to generate visually compelling mattes that approach photorealistic quality. The project page for this paper is available at https://lightchaserx.github.io/matting-by-generation/

Matten door Generatie

Matting by Generation

Samenvatting

Support