SDMatte

点几下鼠标，扩散模型帮你生成精准抠图

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 9 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 206
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，MIT许可证，免费使用，无在线服务，需自行部署。

项目预览

SDMatte 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vivoCameraResearch
GitHubhttps://github.com/vivoCameraResearch/SDMatte
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，免费使用，无在线服务，需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型alpha-matting,interactive-matting,matting,matting-algorithms,object-segmentation,sdmatte,stable-diffusion
GitHub 星标★ 206
上线时间2025-06-26 00:00:00
代码更新2025-08-21
仓库体积2.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

SDMatte 是 ICCV2025 论文的官方实现，提出一种将 Stable Diffusion 模型嫁接（grafting）到交互式抠图任务的新方法。传统抠图需要精细的 trimap 或大量手动标注，而 SDMatte 利用扩散模型的强大生成先验，用户只需简单的点击或涂鸦（如点选前景/背景）即可获得高质量的 alpha matte。它解决了交互式抠图中对精细标注的依赖和复杂边缘（如毛发、半透明物体）处理难题，核心能力包括：基于扩散先验的语义理解、交互式引导融合、以及端到端的 matte 生成。项目提供训练和推理代码，支持自定义数据集，技术栈涉及 alpha-matting、object-segmentation 和 stable-diffusion，适合研究者和开发者用于图像编辑、合成等场景。

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 ★ 206

技术标签

核心亮点

  • 利用 Stable Diffusion 先验，对复杂边缘（毛发、半透明）处理更鲁棒
  • 交互简单，只需点选或涂鸦，无需精细 trimap，降低使用门槛
  • 官方 ICCV2025 代码，提供完整训练和推理流程，便于复现

不足之处

  • 依赖 Stable Diffusion 模型，推理速度可能较慢，实时性不足
  • 文档/社区待观察，项目早期，教程和示例较少

适用场景

  • 图像编辑软件中的智能抠图工具
  • 影视后期合成中的前景提取
  • 电商商品图背景替换

替代项目

BackgroundMattingV2、MODNet、Deep Image Matting

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