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​字节跳动推出 Sa2VA:结合 LLaVA 与 SAM-2 实现多模态智能分割

字节跳动联合高校推出Sa2VA模型,结合LLaVA视觉语言模型与SAM-2分割模型,能理解视频内容并精确追踪分割角色和物体。LLaVA擅长宏观叙事,SAM-2精于细节分割,互补提升视频分析能力。

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​字节跳动推出 Sa2VA:结合 LLaVA 与 SAM-2 实现多模态智能分割

一体化 AI 框架​Sa2VA:实现图像与视频的深度理解

在多模态大语言模型(MLLMs)的推动下,图像和视频相关的任务取得了革命性的进展,包括视觉问答、叙述生成和交互式编辑等。然而,实现细粒度的视频内容理解仍然面临重大挑战。这一挑战涉及像素级的分割、带有语言描述的跟踪,以及在特定视频提示上进行视觉问答等任务。尽管当前最先进的视频感知模型在分割和跟踪任务上表现出色,但它们在开放式语言理解和对话能力方面仍显不足。此外,视频 MLLMs 在视频理解和问答任务上表现良好,但在处理感知任务和视觉提示方面依然力不

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一体化 AI 框架​Sa2VA:实现图像与视频的深度理解
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