統合型AIフレームワークSa2VA：画像とビデオの深層理解を実現
マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の進歩により、画像とビデオ関連のタスク（ビジュアルクエスチョン・アンサーリング、ナレーション生成、インタラクティブ編集など）は革命的な進歩を遂げました。しかし、ビデオコンテンツのきめ細かい理解を実現するには、依然として大きな課題が残されています。この課題には、ピクセルレベルのセグメンテーション、言語記述を伴うトラッキング、特定のビデオプロンプトに対するビジュアルクエスチョン・アンサーリングなどのタスクが含まれます。最新の最先端のビデオ認識モデルは、セグメンテーションとトラッキングのタスクで優れた性能を発揮していますが、オープンエンドな言語理解と対話能力はまだ不十分です。さらに
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