本文介绍了一种基于扩散先验的两阶段方法Diffusion-Vas，用于解决视频物体分割中存在的遮挡问题。该方法能够有效地进行视频无模态分割和内容补全，即使在物体被完全遮挡的情况下也能准确追踪目标并恢复其完整形态。通过结合可见掩码序列和伪深度图，Diffusion-Vas 能够推断物体边界的遮挡情况，并利用条件生成模型对遮挡区域进行内容补全，最终生成高保真度的完整无模态RGB内容。该方法在多个数据集上的基准测试结果表明，其性能优于多种现有方法，尤其在复杂场景下表现出色。
在视频分析领域，物体持久性理解至关重要。Diffusion-Vas 方法的创新之处在于其对无模态物体的处理，突破了传统方法仅关注可见物体的局限性。其两阶段设计巧妙地结合了掩码生成和内容补全，有效提升了视频分析的准确性和鲁棒性。未来，这项技术有望广泛应用于自动驾驶、监控视频分析等领域，为更精准、更全面的视频理解提供有力支撑。项目地址：https://diffusion-vas.github.io/