/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
vitmatte · dense
Опубликована
10 сен 2023

vitmatte-base-distinctions-646

Языковая модель3 профессии

ViTMatte-base-distinctions-646 отделяет передний план от фона на изображениях, предсказывая маттинг-маску.

2 095скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены5 апр 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ViTMatte-base-distinctions-646 — модель компьютерного зрения, разработанная командой ViTMatte и обученная на наборе Distinctions-646. Она предназначена для image matting: оценки маски и прозрачности переднего плана, чтобы отделять объект от фона на изображении. Архитектура включает Vision Transformer и лёгкую предсказательную голову; в репозитории доступны веса PyTorch в формате safetensors.

Модель подходит для выделения объектов и подготовки изображений с прозрачным фоном, например для редактирования фотографий и графического дизайна. Карточка не приводит сведения о размере модели, языках или числовой длине контекста; для этой задачи модель принимает изображение и выдаёт маттинг-результат. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • отделение объекта от фона на фотографии
  • подготовка портретов для замены фона
  • создание изображений с прозрачным фоном
  • выделение переднего плана для графического дизайна

Ограничения

Карточка описывает модель для image matting, но не приводит количественных оценок качества или ограничений по типам изображений.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ViTMatte model

ViTMatte model trained on Distinctions-646. It was introduced in the paper ViTMatte: Boosting Image Matting with Pretrained Plain Vision Transformers by Yao et al. and first released in this repository.

Disclaimer: The team releasing ViTMatte did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team.

Model description

ViTMatte is a simple approach to image matting, the task of accurately estimating the foreground object in an image. The model consists of a Vision Transformer (ViT) with a lightweight head on top.

ViTMatte high-level overview. Taken from the original paper.

Intended uses & limitations

You can use the raw model for image matting. See the model hub to look for other fine-tuned versions that may interest you.

How to use

We refer to the docs.

BibTeX entry and citation info

@misc{yao2023vitmatte,
      title={ViTMatte: Boosting Image Matting with Pretrained Plain Vision Transformers}, 
      author={Jingfeng Yao and Xinggang Wang and Shusheng Yang and Baoyuan Wang},
      year={2023},
      eprint={2305.15272},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
VitMatteForImageMatting
Ревизия весов
b58373f

0 моделей