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南方科技大学开发TAM视频分割模型,改变CGI行业游戏规则

释放双眼,带上耳机,听听看~!
南方科技大学的TAM视频分割模型可以追踪视频中的任意事物,改变了CGI行业的游戏规则。该模型的技术原理和团队介绍。

来自南方科技大学的这款视频分割模型,可以追踪视频中的任意事物。

不仅会“看”,还会“剪”,从视频中去掉个人,对它来说也是轻轻松松的事。

而操作上,你唯一需要做的就是点几下鼠标。

南方科技大学开发TAM视频分割模型,改变CGI行业游戏规则

这位特效艺术家看到消息后仿佛找到了救星,直言这一产品将改变CGI行业的游戏规则。

南方科技大学开发TAM视频分割模型,改变CGI行业游戏规则

这款模型叫做TAM(Track Anything Model),是不是和Meta的图像分割模型SAM名字很像?

的确,TAM就是将SAM扩展到了视频领域,点亮了动态物体追踪的技能树。

南方科技大学开发TAM视频分割模型,改变CGI行业游戏规则

视频分割模型其实不是新技术了,但传统的分割模型并没有减轻人类的工作。

这些模型使用的训练数据全部需要人工标注,甚至在使用时还需要先用特定物体的遮罩参数进行初始化。

SAM的出现为解决这一问题提供了前提——至少初始化数据不再需要人工获取。

当然,TAM也并不是逐帧使用SAM再叠加,还需要构建对应的时空关系。

团队将SAM与名为XMem的记忆模块进行了集成。

只需要在第一帧中用SAM生成初始参数,XMem便可以指导接下来的追踪过程。

追踪的目标还可以是很多个,比如下面的清明上河图:

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甚至场景发生改变,也不影响TAM的表现:

南方科技大学开发TAM视频分割模型,改变CGI行业游戏规则

我们体验了一番发现,TAM采用了交互式用户界面,操作上十分简单友好。

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硬实力方面,TAM的追踪效果的确也不错:

南方科技大学开发TAM视频分割模型,改变CGI行业游戏规则

但是,消除功能在一些细节上的精确度还有待提高。

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从SAM到TAM

前文已经提到,TAM是在SAM的基础之上结合记忆能力建立时空关联实现的。

具体而言,第一步是借助SAM的静态图像分割能力对模型进行初始化。

只需一次点击,SAM就能生成目标物体的初始化遮罩参数,代替了传统分割模型中的复杂初始化过程。

有了初始参数,团队就可以将它交给XMem,进行半人工干预训练,大大减少了人类工作量。

南方科技大学开发TAM视频分割模型,改变CGI行业游戏规则

在这一过程中,会有一些人工预测结果被用于和XMem的输出进行比较。

实际过程中,随着时间的增长,得到准确的分割结果对XMem变得越来越困难。

当结果与预期差距过大时,将进入再分割环节,这一步还是由SAM完成。

经过SAM的再优化,大部分输出结果已比较准确,但还有一部分需要人工再调整。

TAM的训练过程大致就是这样,而开头提到的物体消除的技能是TAM与E2FGVI结合形成的。

E2FGVI本身也是一个视频元素消除工具,在TAM精准分割的加持下,其工作更加有的放矢。

为了测试TAM,团队使用了DAVIS-16和DAVIS-17数据集对其进行了评估。

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直观感受还是很不错的,从数据上看也的确如此。

TAM虽然无需手工设置遮罩参数,但其J(区域相似度)和F(边界准确度)两项指标已十分接近手工模型。

甚至在DAVIS-2017数据集上的表现还略胜于其中的STM。

其他初始化方式中,SiamMask的表现根本无法和TAM相提并论;

另一种名为MiVOS方法虽然表现好于TAM,但毕竟已经进化了8轮……

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团队简介

TAM来自南方科技大学视觉智能与感知(VIP)实验室。

该实验室研究方向包括文本-图像-声音多模型学习、多模型感知、强化学习和视觉缺陷检测等。

目前团队已发表论文30余篇,获得专利5项。

团队领导人是南方科技大学郑锋副教授,博士毕业于英国谢菲尔德大学,先后供职于中科院深研院、腾讯优图等机构,于2018年进入南科大,2021年晋升为副教授。

论文地址:
arxiv.org/abs/2304.11…
GitHub页面:
github.com/gaomingqi/T…
参考链接:
twitter.com/bilawalsidh…

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