「视频异常检测」共找到 1190 篇相关文章
极端天气也不怕漏检!RDA-YOLO:面向微小绝缘子缺陷检测的鲁棒动态自适应网络
文章指出传统绝缘子检测方法面临人工巡检效率低、小目标检测难等挑战,现有YOLO系列算法也有局限。为此提出RDA - YOLO网络,在YOLOv8基础上有三项创新,实验显示其精度、速度和极端天气鲁棒性表现出色。
更快更省!Vidu Q3硬核升级打响AI视频普惠第一枪 | 甲子光年
2026年AI视频行业内容产出增长迅猛,但成本上涨、生成慢等问题凸显。生数科技的Vidu Q3模型全面升级,生成速度提升5倍、价格降低,适配多场景,为AI视频普惠工业化提供范例。
AI视频进入“加速度”时代:30%加速+细节随手P,等等党和抽卡党都有救了!
AI视频进入“加速度”时代,拍我AI(PixVerse)V5 Fast上线。其生成速度提升超30%,还推出Modify精修功能,支持万物替换、局部修改、人物编辑等,让AI视频从一次性生成走向可反复打磨。
单卡4090也能高质量视频编辑!西湖AGI Lab无训练框架FlowDirector来了
视频编辑门槛高、现有方法开销大且效果不佳。西湖大学AGI Lab团队提出无需训练的FlowDirector框架,可将基于流的视频生成模型改造成编辑工具,质量高、功能广、开销低,解决了时序、结构和编辑幅度问题。
下一代目标检测模型:3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO,统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务,结合坐标编码与强化学习,在多项检测基准超Grounding DINO等,解决定位和行为缺陷,为MLLM成下一代检测模型提供方案。
CVPR2025视频生成统一评估架构,上交x斯坦福联合提出让MLLM像人类一样打分
Video-Bench视频评估框架由上海交通大学、斯坦福大学等团队提出,能让MLLM像人一样评估视频。它构建双维度评估框架,引入链式查询和少样本评分技术,突破现有评估方法限制,更全面智能地评分。
马斯克点赞的APP来了!刚下场视频世界模型,就拿下评测第一
实时视频世界模型成热门,Loopit发布的实时互动世界模型Zing - 0.5在评测中获第一且已开源。该公司提出独特观点,认为实时视频非世界,互动应“模应一体”,还指出抵达端到端终局的新路径。
统一视觉多模态与多任务!快手可灵与港科大团队发布视频生成模型,加速真实世界理解
港科大、港中文、清华和快手可灵团队提出全新视觉框架UnityVideo,统一训练多种视觉模态,让模型更懂物理规律,视频生成更真实可控,还实现零样本泛化,在多任务表现优异。
一手评测Seedance 1.0 pro,字节首次登顶视频大模型竞技场的大杀器来了。
作者在火山引擎发布会现场,认为视频生成模型Seedance 1.0 pro最酷。从多镜头组合、运动质量、情绪、运镜、物理动态效果、风格化六个维度测评,该模型各方面表现出色,无明显短板,已开放给企业用户,今日在豆包App全量上线。
从分钟级等待到20倍超速:LightX2V重写AI视频生成速度上限
今年,开源项目LightX2V在ComfyUI社区走红,单月下载超170万次。它是面向低成本、强实时视频生成的推理技术栈,能在消费级显卡上高效生成视频,还支持多种模型和硬件,覆盖不同用户需求。