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VideoMaMa，即视频掩码到磨皮模型（Video Mask-to-Matte Model），是一种创新的视频抠图方法，它将粗略的分割掩码转换为高度精确的Alpha遮罩，而无需真实世界视频数据的标签。它仅在合成数据集上进行训练，利用强大的预训练视频扩散模型作为生成先验，在各种真实世界素材上实现了卓越的零样本泛化能力，包括具有不同运动、光照条件和物体交