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English(EN) ScaleVid: Geometry-Aware Video Object Scaling with Mesh-Free Inference

ScaleVid框架支持几何感知视频对象缩放，无需3D重建

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了ScaleVid，一个新颖的几何感知视频对象缩放框架，旨在各向异性地调整对象大小，同时保持几何合理性和时间连贯性。该方法通过采用渐进式两阶段训练过程，将前景变换与背景保留分开，从而避免了昂贵的3D重建。该框架能够合成逼真的视频组合，而无需配对的真实世界缩放目标，与现有方法相比，展示了卓越的几何一致性和更快的推理速度。 AI

影响 通过允许在保持视觉完整性的同时调整对象大小，实现对视频内容的更精确和高效的操作。

排序理由 该项目是一篇研究论文，详细介绍了一种新的视频对象缩放方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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ScaleVid框架支持几何感知视频对象缩放，无需3D重建

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Youze Huang, Penghui Ruan, Bojia Zi, Xianbiao Qi, Shihao Zhao, Rong Xiao ·

    ScaleVid：具有几何感知能力的视频对象缩放，无需网格即可进行推理

    arXiv:2608.12232v1 Announce Type: new Abstract: Geometry-aware video object scaling aims to anisotropically resize the object along object-centric axes while preserving geometric plausibility, temporal coherence, and background consistency. Existing text-guided methods mainly ope…

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