Este artículo presenta un método Diffusion-Vas de dos etapas basado en la difusión previa, que se utiliza para resolver el problema de oclusión en la segmentación de objetos de video. Este método puede realizar de manera efectiva la segmentación modal de video y la finalización de contenido, y puede rastrear con precisión el objetivo y restaurar su forma completa incluso cuando el objeto está completamente ocluido. Al combinar la secuencia de máscara visible y el mapa de pseudoprofundidad, Diffusion-Vas puede inferir la oclusión del límite del objeto y utilizar el modelo de generación condicional para completar el contenido del área de oclusión, generando en última instancia un modal completo de alta fidelidad. Contenido RGB gratuito. Los resultados de las pruebas comparativas de este método en múltiples conjuntos de datos muestran que su rendimiento es mejor que el de muchos métodos existentes, especialmente en escenarios complejos.
En el campo del análisis de vídeo, la comprensión de la persistencia de los objetos es crucial. La innovación del método Diffusion-Vas radica en su procesamiento de objetos modales, rompiendo las limitaciones de los métodos tradicionales que sólo se centran en objetos visibles. Su diseño de dos etapas combina inteligentemente la generación de máscaras y la finalización de contenido, mejorando efectivamente la precisión y solidez del análisis de video. En el futuro, se espera que esta tecnología se utilice ampliamente en campos como la conducción autónoma y el análisis de vídeo de vigilancia, proporcionando un fuerte apoyo para una comprensión del vídeo más precisa y completa. Dirección del proyecto: https://diffusion-vas.github.io/