डिफ्यूज़नमैट एक नया छवि मास्किंग फ्रेमवर्क है जो मोटे से बारीक अल्फा मास्किंग प्रक्रिया के लिए डिफ्यूज़न मॉडल का उपयोग करता है। पारंपरिक विधियों के विपरीत, हमारा तरीका छवि मास्किंग को एक क्रमिक सुधार प्रक्रिया के रूप में देखता है, जो ट्रिमिंग मैप में शोर जोड़ने से शुरू होता है, और एक पूर्व-प्रशिक्षित डिफ्यूज़न मॉडल के माध्यम से पुनरावृति द्वारा शोर को हटाकर, क्रमिक रूप से पूर्वानुमान को एक स्पष्ट अल्फा मास्क में निर्देशित करता है। हमारे फ्रेमवर्क का मुख्य नवाचार एक सुधार मॉड्यूल है जो प्रत्येक डिनॉइजिंग चरण में आउटपुट को समायोजित करता है, यह सुनिश्चित करता है कि अंतिम परिणाम इनपुट छवि की संरचना के अनुरूप हो। हमने अल्फा विश्वसनीयता प्रसारण भी पेश किया है, जो एक नई तकनीक है जिसका उद्देश्य आत्मविश्वास से भरे अल्फा जानकारी वाले ट्रिमिंग मैप क्षेत्रों को चुनिंदा रूप से बढ़ाकर सुधार कार्य को सरल बनाने के लिए उपलब्ध मार्गदर्शन की उपयोगिता को अधिकतम करना है। सुधार मॉड्यूल को प्रशिक्षित करने के लिए, हमने एक विशेष हानि फलन तैयार किया है जो अल्फा मास्किंग किनारों की सटीकता और इसके अपारदर्शी और पारदर्शी क्षेत्रों की संगति को लक्षित करता है। हमने अपने मॉडल का कई छवि मास्किंग बेंचमार्क पर मूल्यांकन किया है, और परिणाम दर्शाते हैं कि डिफ्यूज़नमैट लगातार मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।