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我们很高兴提前展示我们的新模型BEN。我们的开源模型BEN_Base（9400万参数）在DIS 5k评估数据集上取得令人印象深刻的第一名。我们的商业模型BEN（BEN_Base+精修器）表现更佳。我们目前正在对模型应用强化学习以提高泛化能力。这个模型仍需完善，但我们希望开启对话并收集反馈。模型获取地址：huggingface：https://huggingface.co/PramaLLC/BEN；我们的网站：https://pramadevelopment.com/；邮箱：[email protected]；X平台：https://x.com/PramaResearch/。并给出了BEN_Base + BEN_Refiner（商业模型，更多信息请联系我们）、BEN_Base、MVANet（旧的最先进模型）、BiRefNet（未内部测试）、InSPyReNet（未内部测试）的各项性能指标。

讨论总结

这是关于新开源背景去除模型BEN的讨论。整体氛围比较积极，有测试者表示模型效果很棒，还有人愿意尝试。同时也有对模型的一些疑问，例如与其他模型的比较、在特定环境中的使用、硬件需求等，还有人对模型的许可证类型表示关注，并且出现了少量幽默调侃内容。

主要观点

  1. 👍 测试者认为模型效果很棒。
    • 支持理由：测试者亲自测试后表示效果惊人。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 模型开发者感谢反馈并承认有改进空间。
    • 正方观点：开发者重视用户反馈，希望持续改进。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 有人询问该模型相较类似模型的优势。
    • 解释：想了解BEN在同类型模型中的竞争力。
  4. 💡 模型在简单图像上试用存在边缘模糊的情况，但整体的“形状”检测是正确的。
    • 解释：试用者指出模型存在边缘模糊问题，但认可整体成果。
  5. 💡 认可BEN模型工作效果很棒的同时建议使用特定参数避免执行任意代码。
    • 解释：评论者肯定模型效果并给出技术建议。

金句与有趣评论

  1. “😂 Johnny_Rell: Just tested it. Insane how good it is! Well done, truly.”
    • 亮点：简洁有力地表达出测试者对模型效果的惊叹与赞赏。
  2. “🤔 PramaLLC: We appreciate the feedback! There are still areas to improve in the comings releases.”
    • 亮点：开发者谦逊地接受反馈并承认模型有改进空间。
  3. “👀 LoafyLemon: You want to know the true state of the art background removal tool? Me!!! :D”
    • 亮点：以幽默诙谐的方式调侃，与主题形成反差。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者对模型的发布持肯定态度。主要分歧点在于对模型许可证类型的看法，可能原因是不同的许可证对使用者的权益、模型的可扩展性和商业应用等方面有不同影响，导致部分人对非MiT许可证的模型缺乏兴趣。

趋势与预测

  • 新兴话题：BEN模型在更多不同硬件环境下的运行情况以及与更多模型的对比。
  • 潜在影响：如果模型性能稳定且易用，可能会对视频编辑、视觉效果设计等需要背景去除功能的领域产生积极影响，提高相关工作的效率。

详细内容：

标题：全新开源背景去除模型 BEN 引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于新的开源背景去除模型 BEN 的帖子引发了广泛关注。该帖子介绍了 BEN 模型，其开源模型 BEN_Base（9400 万参数）在 DIS 5k 评估数据集中表现出色，排名第一，商业模型 BEN（BEN_Base + Refiner）则更胜一筹。目前，开发者正将强化学习应用于该模型以改进其泛化能力，并期待大家的反馈。

此贴获得了众多用户的参与，评论数众多。主要的讨论方向包括模型的性能表现、与其他类似模型的比较、应用场景、硬件需求以及许可证等问题。

在讨论中，有人称刚测试过，对其效果感到震惊并给予了高度赞扬。也有人询问该模型是否比其他类似模型更出色及原因。还有用户指出试用时存在边缘模糊的问题，但总体的“形状”检测是正确的，并表示这是不错的成果。有人好奇它与其他模型的对比情况，开发者对此进行了详细的解释。对于模型的许可证，有人提出了不同的看法和疑问。

有人测试后发现模型在简单图像上表现不错，但边缘较模糊。有人询问该模型与 Segment Anything 的区别，开发者指出其专注于高精度的照片前景分割。还有人关心模型是否能自定义背景，以及运行所需的硬件条件。

总之，关于 BEN 模型的讨论热烈且丰富，大家从不同角度对其进行了探讨和评价。但该模型仍存在一些待改进和明确的地方，比如如何进一步提高边缘的清晰度，以及在不同硬件环境下的运行效果等。相信随着讨论的深入和开发者的努力，BEN 模型会不断完善和优化。