O ObjectDrop é um método supervisionado projetado para a remoção e inserção de objetos com realismo fotográfico. Ele utiliza um conjunto de dados de fatos contáveis e técnicas de auto-supervisão. Sua principal função é remover objetos de uma imagem, incluindo seus efeitos na cena (como oclusão, sombras e reflexos), e inserir objetos na imagem de forma extremamente realista. A remoção de objetos é realizada por meio do ajuste fino de um modelo de difusão em um pequeno conjunto de dados capturados especificamente, enquanto a inserção de objetos utiliza uma abordagem de auto-supervisão. Essa abordagem envolve o uso do modelo de remoção para sintetizar um conjunto de dados de fatos contáveis em larga escala, no qual o modelo é treinado antes de ser ajustado finamente em um conjunto de dados real, resultando em um modelo de inserção de alta qualidade. Em comparação com métodos anteriores, o ObjectDrop apresenta uma melhoria significativa no realismo da remoção e inserção de objetos.