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讨论总结

这个讨论主要是关于BEN2这个新的开源背景去除模型。大家从多个方面对其进行探讨,如与其他模型在性能、资源占用等方面的比较,模型的付费与免费情况,在不同应用场景下的表现,以及对模型的改进建议等,整体氛围充满了技术交流的氛围,大家积极分享观点、提问和解答。

主要观点

  1. 👍 BEN2在特定图像区域存在问题,Photoroom在部分图像表现更好
    • 支持理由:lordpuddingcup指出在最后两张图片中Photoroom似乎表现更好,而ben2在番茄和栅栏右上角存在问题。
    • 反对声音:无。
  2. 🔥 PramaLLC正在打造更便宜且开源的竞争产品
    • 正方观点:PramaLLC称Photoroom和Removebg是闭源且存在已久的模型,他们正致力于打造更便宜且开源的竞争产品。
    • 反方观点:Thomas - Lore表示PramaLLC的产品不便宜,有订阅限制且网页上的模型未开源。
  3. 💡 PramaLLC的产品实际是开源的可下载运行
    • 解释:Pro - editor - 1105表示产品是开源的可下载运行。
  4. 🤔 开源不存在程度之分
    • 解释:human358指出开源不存在程度之分,PramaLLC对此进行了补充说明。
  5. 🌟 BEN2采用创新的置信度引导遮罩管道实现前景分割
    • 解释:PramaLLC介绍BEN2这个背景去除模型采用该创新方法。

金句与有趣评论

  1. “😂 Photoroom seems to win in the last 2 images, ben2 has an issue on the tomato and on the right top of the fence”
    • 亮点:直接指出两个模型在特定图像上的表现差异。
  2. “🤔 Photoroom and Removebg are the two closed source models that have been around for relatively a long time. We are working to make a competitive product cheaper and more open source.”
    • 亮点:阐述自己产品的定位是打造更便宜且开源的竞争产品。
  3. “👀 Your product is not cheaper, there is a stupid subscription that you have to get to remove background from even one image and you did not open source the model used on your webpage.”
    • 亮点:直接指出PramaLLC产品存在的问题。
  4. “💪 well it is open source so you can download and run it without that.”
    • 亮点:反驳之前产品未开源的观点。
  5. “😎 Upon receiving feedback we’ve decided to open up the service for all users regardless of pricing tier. You now don’t even have to make an account to get access to full resolution downloads in the web UI.”
    • 亮点:说明根据反馈对服务进行了开放改进。

情感分析

总体情感倾向是比较积极的,大多数评论者都在积极探讨BEN2模型的相关问题。主要分歧点在于PramaLLC的产品是否真的便宜且开源,可能的原因是不同用户对产品的使用体验、对开源概念的理解以及对价格和功能的期望有所不同。

趋势与预测

  • 新兴话题:BEN2在视频方面的表现和意义、在特殊场景(如头发很疯狂的人)下的测试、在特定软件(如OBS)中的功能应用等可能引发后续讨论。
  • 潜在影响:如果BEN2在这些方面表现良好,可能会对图像背景去除领域产生推动作用,促使更多人使用开源模型,并且影响其他类似产品的发展方向和改进方向。

详细内容:

标题:BEN2 开源背景去除模型引发的热烈讨论

最近,Reddit 上一个关于 BEN2 新开源背景去除模型的帖子引起了广泛关注,收获了众多点赞和大量评论。该帖子主要探讨了 BEN2 模型的特点、优势以及存在的问题。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面: 有人认为该产品不便宜,而且存在必须订阅才能去除单张图片背景的问题,并且网页使用的模型也未完全开源。但也有人指出,开源与否是明确的二元选择,还有人提到如果只开源基础模型而不是优化器,也不能算完全开源,开源不仅涉及模型权重,还包括训练代码和数据集的可重复性。 有用户比较了 BEN2 与其他模型,如 Photoroom 和 Removebg,并指出在某些图片处理上的差异。 关于模型的收费与免费版本,有人质疑免费模型效果不佳,不相信付费版会更好,而开发者表示付费版会通过额外的优化步骤显著提升效果,并给出了相应的数据和链接进行解释。 有人分享了使用其他背景去除工具的经历,如 Rembg,并探讨了切换到 BEN2 的可能性。 一些用户对模型在实际应用中的表现提出了看法,如处理边缘、透明度擦除以及在不同场景下的效果等。

有人表示:“作为一名长期使用 Rembg 的用户,我已经设置了一年多。但由于现在每天要处理数万张图片,速度有些慢。看到 BEN2 的数据表现不错,打算尝试一下。”

还有人提到:“测试了 HuggingFace 上部署的官方实例,1080p 图像的抠图只需 6 秒,4k 图像约 20 秒。但在实际应用中,边缘仍需进一步优化,中间的透明度擦除处理一般,处理漫反射和镜面反射可能是长期挑战。”

总的来说,关于 BEN2 模型的讨论呈现出多样性,既有对其创新和优势的肯定,也有对存在问题的质疑和探讨。未来,BEN2 能否在背景去除领域取得更大的突破,让我们拭目以待。