目标分割
只需150k数据,多图融合效果超越Qwen-2509,至多支持10图输入!
背景随着图像生成模型的迅速发展,越来越多的condition被加入到生成过程中,开源模型和闭源模型的差距也不断缩小。 然而有一种condition却是最难也最综合的:直接输入多张图像,让模型同时整合来自多张图像的语义信息。 例如结合人物、场景、物体等多种视觉输入,生成ID一致性好又语义丰富的合成结果。
PVUW视频分割Workshop@CVPR 2025 | 征稿!比赛!
第四届真实世界下的像素级视频理解挑战赛(The 4th PVUW challenge)主页/Call for Paper::复杂场景视频目标分割挑战赛(MOSE Challenge):参赛、数据集下载::基于动作描述的指向性视频分割挑战赛(MeViS Challenge):参赛、数据集下载: 真实世界下的像素级视频理解(Pixel-level Video Understanding in the Wild, PVUW)挑战赛将于 CVPR 2025 期间在美国田纳西州纳什维尔的 Music City Center 举办。 像素级场景理解是计算机视觉中的核心问题之一,旨在识别图像中每个像素的类别、掩码和语义。 然而,现实世界是动态的,基于视频的,而非静态的图像状态,因此学习进行视频分割对于实际应用来说更为合理和实用。
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