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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。

MeViS - 基于运动表达的大规模视频目标分割数据集
GithubMeViS基准测试开源项目数据集视频分割运动表达
MeViS是一个专注于运动表达引导目标分割的大规模视频数据集。它包含2,006个视频和28,570个描述性句子,为开发利用运动表达进行复杂视频场景分割的算法提供了平台。该数据集突出了运动在语言引导视频目标分割中的重要性,为相关研究提供了新的基准。
VNext - 高级视频实例分割框架,支持在线和离线模式
GithubIDOLInstMoveSeqFormerVNext开源项目视频实例分割
VNext是一个基于Detectron2的视频实例识别框架,提供先进的在线和离线实例分割算法及对象中心的视频分割运动模型。用户可参考官方教程进行安装、训练和评估。最新算法InstMove、IDOL和SeqFormer在国际会议上获得认可并取得优异成绩。
VTimeLLM - 创新视频大语言模型实现精准时刻理解
GithubVTimeLLM多阶段训练大语言模型开源项目时间边界感知视频理解
VTimeLLM是一种先进的视频大语言模型,专注于精细化视频时刻理解和推理。该模型采用边界感知三阶段训练策略,包括图像-文本特征对齐、多事件视频时间边界识别和高质量视频指令微调。这种方法显著提升了模型的时间理解能力,使其在多项视频理解任务中表现优异。
MindVideo - 大脑活动视频重建技术取得重大突破
GithubMinD-VideofMRI开源项目神经科学脑活动视频重建
MinD-Video是一种从大脑记录重建高质量视频的新型框架。该技术利用掩蔽大脑建模、多模态对比学习和增强稳定扩散模型,从fMRI数据中学习时空信息。MinD-Video可重建任意帧率的视频,在语义分类任务中准确率达85%,结构相似性指数达0.19,较先前技术提升45%。这项研究在NeurIPS 2023获得口头报告资格,为理解人类认知过程提供了新的途径。
segment-anything-2 - 新一代图像和视频分割基础模型
AI模型GithubSAM 2图像分割开源项目视频分割计算机视觉
SAM 2是Meta AI研发的图像和视频分割基础模型,扩展了SAM的功能。它采用transformer架构和流式内存,实现实时视频处理。通过模型循环数据引擎,研究团队构建了大规模视频分割数据集SA-V。SAM 2在多种视觉任务中展现出卓越性能,为计算机视觉领域带来新的可能。
Video-MME - 全面评估多模态大语言模型视频分析能力的基准
GithubVideo-MME人工智能基准评估多模态大语言模型开源项目视频分析
Video-MME是一个创新的多模态评估基准,用于评估大语言模型的视频分析能力。该项目包含900个视频和2,700个人工标注的问答对,覆盖多个视觉领域和时间跨度。其特点包括视频时长多样性、类型广泛性、数据模态丰富性和高质量标注。Video-MME为研究人员提供了一个全面评估多模态大语言模型视频理解能力的工具。
CogVideoX-5b-I2V - 开源图像到视频生成模型支持多种精度和量化推理
AI模型CogVideoXGithubHuggingface图像到视频开源项目模型深度学习视频生成
CogVideoX-5b-I2V是一个开源的图像到视频生成模型,参数规模为5B。该模型可生成6秒长、8帧/秒、720x480分辨率的视频,支持多种精度和量化推理。通过diffusers库可快速部署,单GPU运行时内存占用较低。模型提供量化推理功能,适用于小内存GPU,并可通过torch.compile加速。
X-Decoder - 像素、图像和语言的统一解码模型
GithubX-Decoder图像分割多任务学习开放词汇分割开源项目计算机视觉
X-Decoder是一个通用解码模型,可生成像素级分割和标记级文本。该模型在多个数据集上实现了开放词汇分割和指代分割的最佳结果,在分割和视觉语言任务上表现出色。X-Decoder支持语义、实例和全景分割,以及图像描述、图像-文本检索等多种任务。此外,它还能进行区域检索、指代描述、图像编辑等零样本任务组合。
videollm-online - 流式视频实时理解与交互的先进模型
GithubVideoLLM-online大语言模型实时交互开源项目流媒体视频视频处理
VideoLLM-online是一款针对流媒体视频的在线大语言模型。该模型支持视频流实时交互,可主动更新响应,如记录活动变化和提供实时指导。项目通过创新的数据合成方法将离线注释转化为流式对话数据,并采用并行化推理技术实现高速处理,在A100 GPU上处理速度可达10-15 FPS。VideoLLM-online在在线和离线环境中均表现出色,能高效处理长达10分钟的视频,为视频理解与交互领域带来新的可能性。
RobustVideoMatting - 实现实时且高分辨率的视频抠图技术
GithubPyTorchRVMRobust Video Matting实时性能开源项目热门视频抠图
RobustVideoMatting(RVM)是针对视频中人物进行抠图的专利技术,采用循环神经网络结构优化视频帧的时序处理,无需额外输入即可实现实时抠图。该项目支持4K 76FPS和HD 104FPS的实时处理速度,可广泛应用于各种视频编辑和增强场景。
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