CVPR 2025 | SoftShadow：利用软掩模实现半影感知的阴影去除

主要观点总结

本文介绍了SoftShadow框架，它利用软阴影掩模进行阴影去除。与传统的硬阴影掩模不同，软阴影掩模能更精确地定位阴影边界，并有效避免硬掩模产生的伪影问题。论文提出了一系列创新点，包括软阴影掩模的引入、统一的SoftShadow框架的构建、半影形成约束等。该框架能够准确预测半影和本影区域，实现端到端的阴影去除，并通过大量实验验证了其性能。

关键观点总结

关键观点1: 论文创新点

提出利用软阴影掩模进行阴影去除；构建了统一的SoftShadow框架；引入了半影形成约束，以减少边界伪影。

关键观点2: 软阴影掩模的特点

能精确定位阴影的内、外边界；通过适当的退化方差指示半影区域；有效避免硬掩模在阴影边界附近产生的伪影问题。

关键观点3: SoftShadow框架的构成

包含软阴影检测器和后续的阴影去除网络；利用预训练的SAM结合低秩适应（LoRA）技术，将SAM优化为软阴影掩模预测器；通过联合训练和物理约束，有效地去除阴影。

关键观点4: 实验与效果

论文通过大量实验验证了SoftShadow框架的性能，并展现出卓越的泛化能力。

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