这个细到把头发丝都抠出来的算法,效果太赞了

本文介绍了AI中的Matting技术,通过计算颜色和透明度将前景从图像中精确分离。与语义分割相比,Matting在边缘交互区域产生渐变,提供更自然的抠图效果。PaddleSeg团队复现并改进了MODNet算法,提供多样化的backbone模型,适用于边缘端和服务端。此外,他们还推出了手机端APP,方便用户体验Matting的人像抠图。Matting广泛应用于视频编辑和合成等领域。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

你以为这些人像发丝的勾勒是PS做的吗?

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NO!这是AI算法的效果!

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这么好的效果,大家一定好奇是通过什么AI手段实现的。经过小编的一番调研,这项技术叫做Matting,是指通过计算前景的颜色和透明度,将前景从影像中撷取出来,并生成一张Alpha图的技术。

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图片数据引用公开数据集[1]

还是不明白?我们通过和语义分割技术的对比理解会更有益于理解Matting的作用。语义分割是返回像素分类结果,分类结果是整型;而抠图返回的是属于前景或背景的概率p,在前景与背景交互区域会产生渐变的效果,使得抠图更加自然。

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图片数据<原图>引用公开数据集[2]

近期PaddleSeg团队复现了经典Matting算法MODNet,并进行了一定改进,提供了更丰富的backbone模型

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