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在视频分割领域,SegmentAnything模型被用于探索新的视频对象分割技术。研究团队测试了两种不同的模型,旨在结合SAM的分割能力和光流技术的优势,以提高视频分割的性能。具体的技术细节、模型性能指标以及未来的研究方向尚未详细公布,但这些初步的研究成果已经为视频分割技术的发展提供了新的方向和可能性。
当前用于引用视频对象的数据集通常强调突出的对象并依赖于具有许多静态属性的语言表达。这些属性允许仅在单帧中识别目标对象。解决这些挑战需要推动语言引导视频分割领域的当前最新技术。
特效师的救星来了!近日,南科大发布视频分割模型TAM,可轻松追踪视频中的任意物体并消除,操作简单友好。+++TAM的出现为解决传统视频分割模型需要人工标记培训数据和初始化参与数据的问题提供了之前提供,将改变CGI行业的游戏游戏规则。TAM的出现将改变传统视频分割模式的工作方式,提供高清视频内容的真实性和可信度。
集阅推出视频分割工具,加码赋能视频创作者,助力视频创作效率和创作质量提升...采用视觉AI智能识别模式,集阅视频分割工具可以精确计算镜头转换和视觉元素,针对不同的影片类型,可设置不同的裁剪模式,快速标记具体帧并切割片段,支持预览裁剪后的小片段,清晰展示分割效果...集阅瞄准创作者经济的巨量空间,推出视频分割工具,不仅弥补了视频批量分割工具的空白市场,也展现了集阅持续深耕视频创意软件的主赛道,为创作者群体赋能的决心......