zjx0101/ObjectClear
[CVPR'26] ObjectClear: Precise Object and Effect Removal with Adaptive Target-Aware Attention
解决的问题
ObjectClear 解决了在移除图像中对象的同时，消除其相关效应（如阴影或反射）并保持背景一致性的挑战。
工作原理
基于 SDXL-Inpainting 构建，并利用 CLIP 图像编码器识别目标对象，该模型采用自适应目标感知注意力机制，联合移除对象及其相关效应。它在 OBER（OBject-Effect Removal）数据集上进行训练，该数据集是相机拍摄和模拟数据的混合集合。用户需提供待移除对象的图像和分割掩码，模型将生成干净的背景。
适用人群
本工具专为从事图像编辑、计算机视觉和生成式 AI 的研究人员和开发者设计，尤其适用于专注于对象移除和修复（inpainting）的用户。
主要亮点
- 联合移除：同时消除目标对象及其相关视觉效应。
- 自适应目标感知注意力：一种专用注意力机制，可提升移除精度。
- OBER 数据集：包含一个新发布的混合数据集，专门用于对象-效应移除研究。
- ReMOVE+ 指标：引入改进的评估指标，以更准确地衡量移除区域与周围背景之间的一致性。
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