Diffuse2Seg: Модели диффузии могут перераспределять что угодно без надзора

arXiv:2609.06491v 1 Annualce Type: New Human Expractition: Open-world spartation имеет целью прогнозировать маски для произвольных объектов в различных доменах и при многочисленных гранулах, от частей к целым объектам. В этой среде SAM устанавливает строгий стандарт: он обучен на SA-1B, включая 11М изображения и более 1В тщательно аннотированные маски, он достигает замечательных нулевых показателей. Однако сбор таких этикеток требует больших затрат и времени, что ограничивает возможности этого рецепта. Модели распространения текстового изображения предлагают способ обойти это. Промежуточные характеристики этих объектов переносятся по всему спектру задач восприятия, и так как структура объекта появляется в момент создания модели dinois в образе, обусловленном текстовым сигналом, эта конструкция уже кодируется в этих представлениях. Таким образом, они могут использоваться для сегментации образований открытого мира без переподготовки или надзора. Основываясь на этом наблюдении, мы введем Diffuse2Seg, который реанимирует модели динамической диффузии для автоматических масок.