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从图像到视频的任意分割：X2SAM让MLLM 真正看懂像素级时空世界_蜘蛛资讯网

目标表示和视觉特征生成像素级掩码。对于视频输入，Mask Memory 会进一步保存历史帧中的目标信息，并在处理当前帧时提供时序参考，使模型能够在目标运动、遮挡或形变的情况下保持更稳定的分割结果。          用户既可以用文字描述目标，例如「正在滑下来的运动员」「可以倒进杯子里的物体」；也可以通过点、框或区域提示

sp;      研究团队基于 YT-VIS19 和 VIPSeg 构建了相关数据集。每个目标在首个可见帧中会获得一个视觉提示，例如点、框或区域标注；模型需要根据这个提示，在后续视频帧中持续找到并分割相应类别的对象。这类能力对于视频编辑、自动标注、智能检索等场景非常重要。例如，用户只需要框选一次人物、车辆或商品，系统就可以自动完成后续视频中相关目标

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发布时间：05:07:49