近日，美圖影像研究院（MT Lab）與北京交通大學聯合提出了一種名爲 MEMatte(Memory Efficient Matting)的超高分辨率摳圖技術，併成功入選人工智能領域的頂級會議 AAAI2025。MEMatte 技術的最大亮點在於它是一種顯存友好的自然圖像摳圖框架，能夠有效降低模型的計算開銷。這一創新使得在顯存受限的環境中，例如商用顯卡和邊緣設備上進行高清圖像的精細摳圖成爲可能。

隨着圖像處理技術的不斷髮展，摳圖技術已廣泛應用於多個領域，如視頻製作、虛擬現實和增強現實等。然而，傳統的摳圖方法通常需要大量的計算資源，這使得它們在一些資源有限的場景中難以實現。MEMatte 正是針對這一問題而研發的，它不僅提高了處理效率，還保持了高分辨率圖像的質量。

此外，研究團隊還開源了一個名爲 UHR-395（Ultra High Resolution dataset）的超高分辨率自然圖像摳圖數據集。該數據集的推出將爲高分辨率模型的訓練與評估提供寶貴的資源，推動相關技術的進一步發展。通過開源，研究團隊希望能夠吸引更多的研究者和開發者參與到這一領域，共同推動技術進步。

劃重點:

1. 🖼️ 美圖影像研究院與北京交通大學聯合研發 MEMatte 技術，已入選 AAAI2025會議。

2. ⚙️ MEMatte 技術顯存友好，能夠有效降低計算開銷，適用於資源受限的設備。

3. 📊 開源超高分辨率摳圖數據集 UHR-395，助力高分辨率模型的訓練與評估。