zjx0101/ObjectClear
[CVPR'26] ObjectClear: Precise Object and Effect Removal with Adaptive Target-Aware Attention
解決的問題
ObjectClear 解決了在移除影像中物件的同時，消除其相關效應（如陰影或反射）並維持背景一致性的挑戰。
工作原理
基於 SDXL-Inpainting 建構，並利用 CLIP 圖像編碼器識別目標物件，該模型採用自適應目標感知注意力機制，聯合移除物件及其相關效應。它在 OBER（OBject-Effect Removal）資料集上進行訓練，該資料集是相機拍攝與模擬資料的混合集合。使用者需提供待移除物件的影像與分割遮罩，模型將生成乾淨的背景。
適用對象
本工具專為從事影像編輯、電腦視覺與生成式 AI 的研究人員與開發者設計，尤其適用於專注於物件移除與修補（inpainting）的使用者。
主要亮點
- 聯合移除：同時消除目標物件及其相關視覺效應。
- 自適應目標感知注意力：一種專用注意力機制，可提升移除精確度。
- OBER 資料集：包含一個新發布的混合資料集，專門用於物件-效應移除研究。
- ReMOVE+ 指標：引入改進的評估指標，以更準確地衡量移除區域與周圍背景之間的一致性。
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