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XMem

长时视频对象分割的解决方案，基于人类多尺度记忆模型

XMem视频对象分割Atkinson-Shiffrin记忆模型GPU内存优化ECCVGithub开源项目

XMem项目采用Atkinson-Shiffrin记忆模型，提供了一种全新的视频对象分割（VOS）方法。通过结合不同时间尺度的记忆单元，有效避免在处理长时视频时出现的计算和GPU内存问题。XMem可处理超过10000帧的视频，在有限GPU资源下仍保持高效，处理速度达每秒20帧，并附带简化版GUI。项目中还提供了详细的训练和推理指南，适用于实验和实际应用。

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ritm_interactive_segmentation - 迭代训练与掩码引导的交互式图像分割方法
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该项目提出了一种基于掩码引导的迭代训练方法，用于交互式图像分割。这种方法能够分割新对象，也可从外部掩码开始修正。采用简单前馈模型，无需额外优化即可达到先进性能。项目提供训练和测试代码、预训练模型及交互式演示，支持多种数据集和评估指标。
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voxelmorph - 学习驱动的图像配准和变形建模库
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本页面介绍VoxelMorph，这是一个用于图像配准和变形建模的学习驱动库。页面提供教程展示无数据训练模型、图像配准和参数选择等操作步骤。VoxelMorph库支持下载预训练模型、图像到图像配准和Dice分数测量，并包含模板构建和变形字段可视化等高级功能。该项目适合那些需要高效图像配准解决方案的研究人员和开发者。
StableVideo - 通过文本驱动实现一致性扩散的视频编辑技术
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GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉
Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型，可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术，生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色，主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制，但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途，不适用于生成事实性或真实性内容。
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