医学视频中的目标分割一直是医学影像处理的难点之一。近日，研究人员提出了一种名为 Vivim 的新型医学视频目标分割框架，该框架通过采用状态空间模型的方法对时空数据进行高效压缩，从而在更短的时间内实现更加准确...

本项目提出了“可动态高斯化”技术，这是一种将2D CNN和3D高斯点转换技术结合起来的新技术，可以从视频中创建更逼真、更详细的人物头像。这种技术不仅可以用于游戏、虚拟现实等领域，还可以在电影、电视和广告等领域中...

LLaVa是一种从文本模型训练多模型的方法。现在它可以用于视频。基于Vicuna的结果模型非常强大，可以轻松实现视频摘要和字幕的最新表现。

研究人员已经介绍了一种名为TCOVIS的在线视频实例分割技术，这种技术优先考虑时间一致性。在线视频实例分割是计算机视觉领域的热门课题，它的目的是将视频帧中的每个实例独立地识别和分割出来。然而，现有的方法通常...

WebAssembly是一种二进制格式，允许Web开发者以接近本地速度运行代码，这可能确实会成为后端软件开发的未来。WebAssembly（WASM）是一个开放标准，可以将几乎任何语言编写的代码编译成一种可在Web上运行的格式，使得...

最新研究引入了一种名为SAM-PT的新系统，该系统利用Segment Anything Model (SAM)来提高视频中对象的追踪和分割效果。在多个视频分割基准测试中，SAM-PT表现出卓越的性能。SAM-PT的优势在于其对对象的分割和追踪能力...

以下是本文报道的主要内容： - AdaM是一种自适应人像抠图框架，适用于动态视频。 - AdaM通过编码器-解码器网络和转换器网络同时区分前景和背景，并捕捉多样化、非结构化视频中的阿尔法抠图细节，解决了无Trimap方法...