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视频抠图
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VideoMaMa：基于生成先验的掩码引导视频抠图
VideoMaMa: Mask-Guided Video Matting via Generative Prior
利用预训练视频扩散模型的生成先验，将粗分割掩码细化为像素级 alpha matte，并构建大规模伪标签视频抠图数据集，为视频抠图提供可扩展的监督信号。
MatAnyone 2：通过学习型质量评估器扩展视频抠图
MatAnyone 2: Scaling Video Matting via a Learned Quality Evaluator
提出无真值质量评估器（QE）生成像素级评估图，可用于训练时在线抑制错误区域或离线筛选数据构建大规模视频抠图数据集，为视频抠图提供可复用的质量反馈与数据扩展方案。
αMatte4K与μMatting：面向超微精度Alpha视频抠图的数据集与模型
$\alpha$Matte4K & $\mu$Matting: Dataset and Model for Ultra-Micro Precision Alpha Video Matting
提出分辨率无关的两阶段视频抠图框架，利用掩码自编码器定位粗哑光区域并用稀疏3D卷积精修，同时构建基于PBR的4K高质量数据集，为高分辨率视频抠图提供可复用的数据生成与模型设计思路。