amodal

看穿遮挡，AI补全物体被遮住的完整模样

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 4 🐛 待处理 3 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 56
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，代码公开，可自行部署使用，无付费版本。

项目预览

amodal 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队k8xu
官网地址https://k8xu.github.io/amodal
GitHubhttps://github.com/k8xu/amodal
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，代码公开，可自行部署使用，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型amodal-perception,computer-vision,cvpr2024,generative-models,inpainting,occlusion,stable-diffusion
GitHub 星标★ 56
上线时间2023-12-31 00:00:00
代码更新2024-07-24
仓库体积152.1 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

Amodal是CVPR 2024 Highlight论文《Amodal Completion via Progressive Mixed Context Diffusion》的官方代码实现，专注于图像生成中的模态补全（Amodal Completion）任务。该任务旨在预测被遮挡物体的完整形状和外观，即使物体部分不可见。项目基于Stable Diffusion架构，提出渐进式混合上下文扩散模型，通过融合可见与不可见区域的上下文信息，逐步生成被遮挡部分的合理内容。核心能力包括：处理复杂遮挡场景、生成语义一致的补全结果、支持与图像修复（inpainting）结合。项目提供训练和推理代码，适合计算机视觉研究者复现实验或二次开发。目前处于早期阶段，代码结构清晰，但文档和示例较少，主要面向专业研究人员。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 56

核心亮点

  • CVPR 2024 Highlight论文官方实现，算法有权威背书
  • 采用渐进式混合上下文扩散，补全结果语义连贯
  • 基于Stable Diffusion，可扩展性强，便于接入现有生成流程

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖Jupyter Notebook，工程化程度较低，部署需自行整理

适用场景

  • 自动驾驶中补全被遮挡的行人或车辆
  • 图像编辑中移除前景物体后恢复背景完整结构
  • 医学影像中重建被器官遮挡的组织区域

替代项目

LaMa、CoModGAN、MAT (Mask-Aware Transformer)

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