实验结果表明,PAM仅使用3B参数,就在多个图像和视频理解基准上全面刷新或逼近SOTA,且具备更优的推理效率和显存占用,真正实现性能与轻量的统一。 这些模型往往无法直接输出分割结果,或需要额外接入segment模型,流程复杂;模型体量通常非常庞大,对计算资源要求高,不适用于轻量化、快速响应的实际场景(如AR/VR、移动端推理等)。 为支撑PAM的训练,构建了一个大规模、多层次、高密度的图像与视频语义标注数据集,覆盖分类、解释、描述、时序事件等多个维度: 对每段视频抽取6关键帧,合成为Storyboard格式的高分辨率图像;使用SoM高亮目标区域,作为提示引导;利用闭源VLM进行多帧联合推理,生成细节丰富、时间感知强的事件描述。 将长视频切分为多个连续不重叠的事件片段每段片段重复Storyboard流程;并在生成描述时递归引入前一段文字内容,让字幕连贯衔接,保证上下文一致性。 此外,PAM首创了区域级的流式视频字幕能力,不仅能持续描述一个物体的行为,还能在连续事件中保持高度语义一致性,展现了强大的实际应用潜力。
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📸 白景文记者 张龙彩 摄
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📸 王洪义记者 任磊 摄
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