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	<title>AI抠图 &#8211; mylogs.cn</title>
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		<title>全上海都在偶遇蜘蛛侠！荷兰弟赞达亚沪上刷屏</title>
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		<dc:creator><![CDATA[steve, zhang]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 27 Jul 2026 20:46:19 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[娱乐]]></category>
		<category><![CDATA[AI抠图]]></category>
		<category><![CDATA[FeyNoBg]]></category>
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					<description><![CDATA[逛豫园、吃麻酱面，还买了条短裤 这是荷兰弟时隔七年再度来华。2019年他曾随《蜘蛛侠：英雄远征》剧组到访上海， [&#8230;]]]></description>
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<h2 class="wp-block-heading">逛豫园、吃麻酱面，还买了条短裤</h2>



<p class="wp-block-paragraph">这是荷兰弟时隔七年再度来华。2019年他曾随《蜘蛛侠：英雄远征》剧组到访上海，彼时还是二十出头的新人，如今已是全球一线巨星。这次与他同行的，是合作十年的银幕搭档、现实中的伴侣赞达亚。</p>



<figure data-wp-context="{&quot;imageId&quot;:&quot;6a70e3e670c20&quot;}" data-wp-interactive="core/image" data-wp-key="6a70e3e670c20" class="wp-block-image size-large aligncenter wp-lightbox-container"><img fetchpriority="high" decoding="async" width="1200" height="1811" data-wp-class--hide="state.isContentHidden" data-wp-class--show="state.isContentVisible" data-wp-init="callbacks.setButtonStyles" data-wp-on--click="actions.showLightbox" data-wp-on--load="callbacks.setButtonStyles" data-wp-on--pointerdown="actions.preloadImage" data-wp-on--pointerenter="actions.preloadImageWithDelay" data-wp-on--pointerleave="actions.cancelPreload" data-wp-on-window--resize="callbacks.setButtonStyles" src="https://mylogs.cn/wp-content/uploads/2026/07/ad60fcc5117275508eb3a0e5d0a6549f_header.webp" alt="全上海都在偶遇蜘蛛侠！荷兰弟赞达亚沪上刷屏" class="wp-image-1777" style="max-width:100%;height:auto;" srcset="https://mylogs.cn/wp-content/uploads/2026/07/ad60fcc5117275508eb3a0e5d0a6549f_header.webp 1200w, https://mylogs.cn/wp-content/uploads/2026/07/ad60fcc5117275508eb3a0e5d0a6549f_header-199x300.webp 199w, https://mylogs.cn/wp-content/uploads/2026/07/ad60fcc5117275508eb3a0e5d0a6549f_header-679x1024.webp 679w, https://mylogs.cn/wp-content/uploads/2026/07/ad60fcc5117275508eb3a0e5d0a6549f_header-768x1159.webp 768w, https://mylogs.cn/wp-content/uploads/2026/07/ad60fcc5117275508eb3a0e5d0a6549f_header-1018x1536.webp 1018w" sizes="(max-width: 1200px) 100vw, 1200px" /><button
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		</button><figcaption class="wp-element-caption">图片来源：哥伦比亚影业 / 腾讯新闻</figcaption></figure>





<p class="wp-block-paragraph">抵沪后，两人开启了轻松的街头漫步：从淮海中路逛到南京东路、豫园，打卡网红抹茶店，还体验了新中式旗袍店。赞达亚对老字号味香斋的麻酱面赞不绝口，荷兰弟则对一款西柚风味中式茶饮念念不忘。面对上海的盛夏高温，穿着牛仔长裤出门的荷兰弟热得受不了，索性走进一家本土服装品牌门店，买了条短裤当场换上——这一幕被市民拍下后广为流传，两人打卡过的餐饮、服饰门店顺势推出明星同款，一趟 Citywalk 意外带火了一波本土消费品牌。</p>



<h2 class="wp-block-heading">首映礼上，赞达亚用中文说&#8221;我爱你&#8221;</h2>



<p class="wp-block-paragraph">7月24日晚，影片中国首映礼在上海影城千人大厅举行。荷兰弟身着深棕色双排扣西装、搭配蜘蛛侠色系红蓝条纹领带亮相；赞达亚一袭白色长裙，裙身融入镂空蛛网纹样，成为全场焦点。红毯上，荷兰弟一路快步向前，中途特意折返牵住赞达亚的手，逗笑全场。面对热情的中国影迷，赞达亚现场用中文说出&#8221;我爱你&#8221;，气氛瞬间被点燃。</p>



<p class="wp-block-paragraph">现场观众还抢先观看了约26分钟的正片片段，这是《蜘蛛侠：崭新之日》正片内容在全球范围内的首次放映。主办方还向主创赠送了一幅中国独家艺术海报，灵感源自中国神话人物哪吒&#8221;莲藕塑身&#8221;的重生意象，荷兰弟仔细端详后连声称赞&#8221;非常漂亮，非常绚丽&#8221;。</p>



<p class="wp-block-paragraph">影片故事承接《蜘蛛侠：英雄无归》：全世界遗忘了彼得·帕克，孤身一人的他在纽约继续以蜘蛛侠身份打击犯罪，体内却悄然发生危险的基因异变。荷兰弟在现场解读道：&#8221;彼得·帕克变得很孤独，没有朋友，没有家人，他越来越像蜘蛛侠，而越来越少地作为彼得·帕克。&#8221;</p>



<p class="wp-block-paragraph">《蜘蛛侠：崭新之日》将于7月29日以 IMAX、CINITY、杜比影院、4DX 等多种格式登陆中国内地大银幕，比北美提前两天——中国观众将成为全球最早看到这部漫威新作的观众之一。</p>



<p class="wp-block-paragraph">来源：新民晚报、第一财经等媒体综合报道</p>

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		<title>发丝级 AI 抠图模型开源：8 项基准测试拿下 4 个第一</title>
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		<dc:creator><![CDATA[steve, zhang]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 27 Jul 2026 19:32:27 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[科技]]></category>
		<category><![CDATA[AI抠图]]></category>
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<p class="wp-block-paragraph">抠图大概是最常用却最容易被低估的 AI 能力之一——做聊天表情包、电商产品图、海报设计都离不开它。但看似简单的「把主体从背景里抠出来」，实际上是个相当棘手的技术难题：发丝、迷彩、运动模糊、自行车辐条这类细节，常常让模型「翻车」。7 月 21 日，初创公司 Feyn Labs 发布了自动抠图模型 FeyNoBg，并同步开源了配套训练库 NoBg。在八项主流基准测试中，该模型在四项上刷新了已发表的最好成绩，其余四项与榜首的差距也都在 2% 以内。</p>



<figure data-wp-context="{&quot;imageId&quot;:&quot;6a70e3e671862&quot;}" data-wp-interactive="core/image" data-wp-key="6a70e3e671862" class="wp-block-image size-large aligncenter wp-lightbox-container"><img decoding="async" width="1200" height="750" data-wp-class--hide="state.isContentHidden" data-wp-class--show="state.isContentVisible" data-wp-init="callbacks.setButtonStyles" data-wp-on--click="actions.showLightbox" data-wp-on--load="callbacks.setButtonStyles" data-wp-on--pointerdown="actions.preloadImage" data-wp-on--pointerenter="actions.preloadImageWithDelay" data-wp-on--pointerleave="actions.cancelPreload" data-wp-on-window--resize="callbacks.setButtonStyles" src="https://mylogs.cn/wp-content/uploads/2026/07/7784293f7a21b5a7688a13d903fa0dc8_header.webp" alt="发丝级 AI 抠图模型开源：8 项基准测试拿下 4 个第一" class="wp-image-1768" style="max-width:100%;height:auto;" srcset="https://mylogs.cn/wp-content/uploads/2026/07/7784293f7a21b5a7688a13d903fa0dc8_header.webp 1200w, https://mylogs.cn/wp-content/uploads/2026/07/7784293f7a21b5a7688a13d903fa0dc8_header-300x188.webp 300w, https://mylogs.cn/wp-content/uploads/2026/07/7784293f7a21b5a7688a13d903fa0dc8_header-1024x640.webp 1024w, https://mylogs.cn/wp-content/uploads/2026/07/7784293f7a21b5a7688a13d903fa0dc8_header-768x480.webp 768w" sizes="(max-width: 1200px) 100vw, 1200px" /><button
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		</button><figcaption class="wp-element-caption">FeyNoBg 官方博客封面（图片来源：Feyn Labs）</figcaption></figure>





<h2 class="wp-block-heading">抠图为什么难：两种能力，一个都不能少</h2>



<p class="wp-block-paragraph">按照 Feyn Labs 研究团队（作者为 Hafedh Hichri 和 Shreyash Nigam）的说法，抠图算法的目标是为图像中的每个像素预测一个不透明度：背景像素变透明，前景像素保持不透明，边缘像素则呈半透明过渡。</p>



<p class="wp-block-paragraph">这需要模型同时具备两种能力。第一是「找得到」：在低对比度、画面拥挤或主体与背景近似伪装的场景里，模型必须依靠形状、纹理和上下文来判断哪些像素属于主体。第二是「描得准」：头发、绒毛、细电线和运动模糊会让前景与背景彼此交融，模型需要精确估算每个边缘像素有多少属于主体，这一步在业内被称为图像抠像（image matting）。</p>



<p class="wp-block-paragraph">麻烦在于，这两种能力通常要用不同类型的数据分别训练，配比不当就会顾此失彼——要么主体缺一块，要么边缘毛毛糙糙。</p>



<h2 class="wp-block-heading">站在开源模型肩膀上「加层」</h2>



<p class="wp-block-paragraph">FeyNoBg 没有从零造轮子，而是选择了知名开源模型 BiRefNet 作为基座。研究团队判断，特征提取器的第三阶段承担着最重的任务——既要看懂整个主体，又要保留足够的空间细节——于是把该阶段的网络块从 18 个扩展到 24 个，参数量从 2.22 亿小幅增至 2.63 亿。扩容时保留了所有兼容的预训练权重，只有 6 个新增块从头训练，让模型在不遗忘既有能力的前提下获得新的学习空间。</p>



<p class="wp-block-paragraph">数据侧的功夫同样关键。团队最初只用合成数据集 MaskFactory 训练，结果不出所料：CAMO 基准的成绩上去了，DIS5K 却退步了。随后他们改用多元配方——从 10 个数据集中汇集 2.61 万张图像，覆盖拥挤场景、伪装目标、高分辨率主体、人像和动漫等类型，每个数据源最多取 4000 张以防「一家独大」，统一标注格式后混合训练 7000 步。</p>



<p class="wp-block-paragraph">这套组合拳的效果立竿见影：此前退步的 DIS5K 反而变成了领先项目。在超高分辨率基准 UHRSD-TE 上，FeyNoBg 的 S-measure（结构度量，取值 0 到 1，越高越好）达到 0.981，明显超过 BiRefNet 的 0.957；HRSOD-TE 上以 0.983 对 0.961 领先；DIS5K 和视频基准 DAVIS-S 也拿下头名。在其余四项（DUTS-TE、COD10K-TE、DUT-OMRON、CAMO-TE）上，它与最佳成绩的差距均不到 2%。</p>



<h2 class="wp-block-heading">模型和训练库全部开源</h2>



<p class="wp-block-paragraph">除了模型本身，Feyn Labs 还开源了训练框架 NoBg。团队指出，抠像模型通常以孤立代码仓库的形式发布，研究者想对比或微调不同模型，得先写一堆适配代码。NoBg 提供了统一的 Python 接口，既能直接运行 FeyNoBg，也能用来训练自定义的抠图模型，且性能与原始实现相当。</p>



<p class="wp-block-paragraph">目前，FeyNoBg 模型已上架 Hugging Face（提供在线试用 Demo），NoBg 库托管在 GitHub，均可免费获取。对于经常和抠图打交道的设计师、开发者来说，这可能是近期最值得上手一试的开源工具之一。</p>



<p class="wp-block-paragraph">来源：编译自 Feyn Labs 官方博客《FeyNoBg: A SOTA Model For Background Removal》及 Hacker News 发布帖。</p>

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