Artikel ini memperkenalkan metode Difusi-Vas dua tahap berdasarkan difusi sebelumnya, yang digunakan untuk memecahkan masalah oklusi dalam segmentasi objek video. Metode ini dapat secara efektif melakukan segmentasi video modal dan penyelesaian konten, serta dapat melacak target secara akurat dan memulihkan bentuk lengkapnya bahkan ketika objek tersumbat sepenuhnya. Dengan menggabungkan urutan topeng yang terlihat dan peta kedalaman semu, Diffusion-Vas dapat menyimpulkan oklusi batas objek, dan menggunakan model generasi bersyarat untuk melengkapi konten area oklusi, yang pada akhirnya menghasilkan konten RGB modeless lengkap dengan ketelitian tinggi. Hasil uji benchmark metode ini pada beberapa kumpulan data menunjukkan bahwa performanya lebih baik dibandingkan banyak metode yang ada, terutama dalam skenario yang kompleks.
Di bidang analisis video, pemahaman persistensi objek sangatlah penting. Inovasi metode Diffusion-Vas terletak pada pengolahan objek modal, menerobos keterbatasan metode tradisional yang hanya fokus pada objek yang terlihat. Desain dua tahapnya secara cerdik menggabungkan pembuatan mask dan penyelesaian konten, yang secara efektif meningkatkan akurasi dan kekuatan analisis video. Di masa depan, teknologi ini diharapkan dapat digunakan secara luas di berbagai bidang seperti mengemudi otonom dan analisis video pengawasan, sehingga memberikan dukungan kuat untuk pemahaman video yang lebih akurat dan komprehensif. Alamat proyek: https://diffusion-vas.github.io/