SmartEraser：使用掩码区域指导从图像中移除任何东西
计算机视觉与模式识别
2025-06-12 v3
摘要
对象移除目前主流是掩码-填充范式，masked 区域被排除在输入之外，模型依赖未被掩码覆盖的区域来填充缺失区域。然而，这种方法缺乏对 masked 区域的上下文信息，常导致表现不稳定。本文引入 SmartEraser，基于新的移除范式 Masked-Region Guidance。该范式保留 masked 区域作为指导输入，用于移除过程。它具有几个显著优势：（a）引导模型准确识别要移除的对象，防止其在输出中再生存；（b）由于用户掩码常常延伸至对象之外，有助于保留最终结果中的周围上下文。基于这一新范式，我们提出 Syn4Removal，一个大规模对象移除数据集，其中使用实例分割数据将对象复制粘贴到图像上作为移除目标，原始图像作为 ground truth。实验结果表明，SmartEraser 在对象移除中显著优于现有方法，尤其在复杂场景中表现卓越。
引用
@article{arxiv.2501.08279,
title = {SmartEraser: Remove Anything from Images using Masked-Region Guidance},
author = {Longtao Jiang and Zhendong Wang and Jianmin Bao and Wengang Zhou and Dongdong Chen and Lei Shi and Dong Chen and Houqiang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.08279},
year = {2025}
}
备注
Project at: https://longtaojiang.github.io/smarteraser.github.io/