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- 功能:SmartEraser 能够精准识别并移除图像中的指定对象,同时保留周围环境的细节和结构。
- 技术:基于创新的“掩码区域引导”范式,结合 Syn4Removal 数据集和 CLIP 视觉引导技术,提升移除效果。
- 应用:适用于个人照片编辑、专业图像处理、平面设计、文物修复及医疗科研等领域。
正文(附运行示例)
SmartEraser 是什么
SmartEraser 是由中国科学技术大学与微软亚洲研究院联合开发的图像编辑技术,专注于从图像中移除用户指定的对象。与传统的“掩码和修复”方法不同,SmartEraser 采用创新的“掩码区域引导”范式,保留掩码区域作为移除过程的引导,能够更准确地识别和移除目标对象,同时有效保留周围上下文。
SmartEraser 基于 Syn4Removal 大规模高质量数据集进行训练,结合掩码增强技术和基于 CLIP 的视觉引导,在对象移除任务中展现出卓越的性能。
SmartEraser 的主要功能
- 目标对象识别与移除:准确识别用户基于掩码指定的目标对象,将其从图像中移除。
- 上下文保留:在移除目标对象的同时,保留周围环境的细节和结构,确保图像的视觉连贯性。
- 高质量图像生成:生成的图像在视觉上与原始图像保持一致,没有明显的失真或 artifacts。
- 鲁棒性:对用户提供的不同形状和大小的掩码具有较高的鲁棒性,适应各种输入条件。
- 适用于复杂场景:在复杂的场景中,如包含多个对象和复杂背景的图像中,有效地移除目标对象。
SmartEraser 的技术原理
- 掩码区域引导范式:保留掩码区域作为移除过程的引导,准确识别需要移除的对象,减少在掩码区域重新生成对象的风险。
- Syn4Removal 数据集:通过合成方法构建训练数据,包含 100 万对图像三元组,涵盖多样的场景和对象类型。
- 基于文本到图像扩散模型的框架:应用多种掩码变形方法增强模型鲁棒性,结合 CLIP 视觉引导技术提升移除效果。
如何运行 SmartEraser
目前,SmartEraser 的项目代码和模型尚未完全开源,但开发者计划在未来发布训练和推理代码、Syn4Removal 数据集以及预训练模型。
资源
- 项目官网:https://longtaojiang.github.io/smarteraser.github.io/
- GitHub 仓库:https://github.com/longtaojiang/SmartEraser
- arXiv 技术论文:https://arxiv.org/pdf/2501.08279
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