MatAnyone是南洋理工大学S-Lab实验室和商汤科技推出的,针对复杂背景人像视频抠图的先进框架,专注于目标指定的视频抠图任务。MatAnyone基于一致的内存传播模块和区域自适应内存融合技术,确保在视频序列中核心区域的语义稳定性和边界细节的精细度。MatAnyone引入新的训练策略,用大规模分割数据直接监督抠图头,显著提升模型在真实场景下的稳定性和泛化能力。MatAnyone配备了高质量、多样化的训练数据集VM800和更具挑战性的测试数据集YoutubeMatte,为模型训练和评估提供坚实基础。

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