Matting by Generation：利用图像生成模型来实现更高质量的图像抠图

“Matting by Generation”是一种新的图像抠图方法，将传统的回归问题转换为生成模型问题，利用预训练的扩散模型生成高质量的抠图。这种方法不需要额外的输入即可生成准确的抠图，也可以通过三分图、掩码和文本等指导生成。

传统的图像抠图方法通常使用回归神经网络，这些方法依赖于手工标注的标签数据，但这些标签数据往往不完美，导致抠图结果不够理想。该项目提出了一种新方法，通过生成模型来进行图像抠图。这种方法利用了潜在扩散模型，并结合了大量预训练的知识，使得抠图结果更精确，细节更丰富。