🎉 MatAnyone: Нинзя для видео-маттинга!

Вы когда-нибудь мечтали о том, чтобы ваш видеоредактор стал настоящим волшебником? 🌟 Знакомьтесь с MatAnyone — модель, которая превращает ваше видео в шедевр, выделяя людей только одним движением маски! Забудьте о скучных и трудоемких процессах, ведь эта память-ориентированная красотка не требует кучи аннотаций. Она упрощает жизнь всем, кто работает в постпродакшене. Ну, разве это не невероятно?!

🧠 Как это работает?

MatAnyone использует главную фишку — регионально-адаптивное слияние памяти. Это звучит как магия, но на самом деле в этом нет ничего мистического. Она берет информацию из предыдущих кадров там, где мало изменений, и хорошенько сфокусируется на новом кадре в местах с динамичными моментами. Таким образом, эта модель отлично справляется с отслеживанием объектов — даже если они прячутся за чем-то или находятся в сложных сценах!

🔍 Уникальные стратегии обучения

Что же делает MatAnyone такой особенной? Всё дело в том, что при обучении используется креативный подход с данными сегментации, который делает выделение объектов более стабильным. Эта модель обходит рамки традиционных методов, выделяя данные прямо в той же ветке, что и маску. А регионально-специфичные потери (пиксельная и DDC) работают на максималках, обеспечивая четкость даже в самых сложных углах и переплетениях.

📊 Чудеса с набором данных

Для обучения MatAnyone создали уникальный набор данных — VM800. Он вдвое больше и разнообразнее, чем предшественник VideoMatte240K. Это как переход с обычного велосипеда на спортивный — такая разница в скорости и надежности! 🚴‍♂️ Результаты, которые в итоге получают, действительно впечатляют.

🏆 Результаты testing'а

И в конце, когда дело доходит до соревнований, MatAnyone задает планку:

• На VideoMatte и YouTubeMatte она завоевала верхние строчки по метрикам MAD (средняя абсолютная разница) и dtSSD (расстояние преобразования формы). Ух ты!
• На реальных видео результаты просто потрясающие: MAD 0.18, MSE 0.11 и dtSSD 0.95, что значительно лучше, чем у конкурентов RVM10 и MaGGIe12. Это почти как взять Грегора и дать ему разгон на дополнительных 120% — мимо, точно!

⚠️ Требования к системе

Важно помнить, что для комфортной работы MatAnyone вам понадобится хотя бы 4 ГБ VRAM, а для длинных видео лучше иметь что-то помощнее. Надеюсь, ребята из разработчиков поделятся более конкретными критериями — это важно!

🚀 Запуск MatAnyone

Давайте не терять времени и приступим к запуску! Локальная установка довольно проста:

# Клонирование репозитория git clone https://github.com/pq-yang/MatAnyone cd MatAnyone # Создание окружения и установка зависимостей conda create -n matanyone python=3.8 -y conda activate matanyone pip install -e . # Установка зависимостей для Gradio pip3 install -r hugging_face/requirements.txt # Запуск демо python app.py

После этого у вас будет возможность протестировать все возможности MatAnyone прямо на вашем ПК!

📜 Лицензирование

Не забудьте ознакомиться с условиями лицензии — S-Lab License 1.0.

А теперь, исследуйте ссылки и узнайте больше о вашем новом любимом инструменте:

• 🟡 Страница проекта
• 🟡 Модель
• 🟡 Arxiv
• 🟡 Demo
• 🖥 GitHub

Кажется, что MatAnyone может стать вашим лучшим другом в мире видео! 🎥 Не упустите эту возможность!

#AI #ML #VideoMatte #MatAnyone

MatAnyone: Инновационная модель выделения людей на видео ver 0
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать

MatAnyone: Инновационная модель выделения людей на видео ver 1
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать

MatAnyone: Инновационная модель выделения людей на видео ver 2
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать

MatAnyone: Инновационная модель выделения людей на видео ver 3
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать