DiffuMask-Editor: 一种整合分割扩散模型与图像编辑的新范式以提高分割能力
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了语义分割模型对大量手动标注数据的依赖问题，提出了一种名为DiffuMask-Editor的新方法，通过结合分割的扩散模型和图像编辑，实现了自动合成多实例图像。实验结果表明，通过DiffuMask-Editor生成的合成数据在分割任务上表现优越，尤其在零-shot 背景下，设置了VOC 2012未见类别的新状态。
本研究提出了DiffuMask-Editor方法，旨在减少语义分割模型对手动标注数据的依赖。该方法结合了扩散模型和图像编辑，实现了多实例图像的自动合成。实验结果表明，该方法在分割任务中表现优异，尤其是在零-shot情况下。
