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​字節跳動推出 Sa2VA:結合 LLaVA 與 SAM-2 實現多模態智能分割

字節跳動聯合高校推出Sa2VA模型,結合LLaVA視覺語言模型與SAM-2分割模型,能理解視頻內容並精確追蹤分割角色和物體。LLaVA擅長宏觀敘事,SAM-2精於細節分割,互補提升視頻分析能力。

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​字節跳動推出 Sa2VA:結合 LLaVA 與 SAM-2 實現多模態智能分割

一體化 AI 框架​Sa2VA:實現圖像與視頻的深度理解

在多模態大語言模型(MLLMs)的推動下,圖像和視頻相關的任務取得了革命性的進展,包括視覺問答、敘述生成和交互式編輯等。然而,實現細粒度的視頻內容理解仍然面臨重大挑戰。這一挑戰涉及像素級的分割、帶有語言描述的跟蹤,以及在特定視頻提示上進行視覺問答等任務。儘管當前最先進的視頻感知模型在分割和跟蹤任務上表現出色,但它們在開放式語言理解和對話能力方面仍顯不足。此外,視頻 MLLMs 在視頻理解和問答任務上表現良好,但在處理感知任務和視覺提示方面依然力不

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一體化 AI 框架​Sa2VA:實現圖像與視頻的深度理解
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