全面参照：迈向我们在视频中能描述的所有事物的分割
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对视频中概念分割的不足，提出了REM框架，利用视频扩散模型在大规模数据集上学习的视觉语言表示。该方法的关键在于在细调推荐对象分割数据集的同时，尽可能保留生成模型的原始表示，使得框架能准确地分割和跟踪稀有和未见物体，并能推广到非物体的动态概念。实验表明，REM在特定领域数据集上表现与最先进方法相当，在非特定领域数据上则提高了多达十二个点的区域相似度，展现了互联网级预训练的强大能力。
本研究提出了REM框架，通过视频扩散模型学习视觉语言表示，以解决视频中的概念分割不足问题。实验结果表明，REM在特定领域表现优异，并在非特定领域提高了区域相似度，展示了预训练的强大能力。
