English(EN) ARGenSeg: Image Segmentation with Autoregressive Image Generation Model

ARGenSeg框架使用生成模型进行高级图像分割

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-27 04:00

研究人员推出了ARGenSeg，一个将图像分割与自回归图像生成模型相结合的新框架。该方法使多模态大语言模型（MLLMs）能够通过直接从视觉标记生成密集掩码来实现像素级感知。与依赖离散表示或单独分割头的先前方法不同，ARGenSeg利用MLLM的理解来生成掩码，显著提高了细粒度视觉细节的捕捉能力。该系统还采用了一种下一尺度预测策略来并行化视觉标记生成，减少了推理延迟，并在各种分割数据集上以速度和准确性超越了现有的最先进方法。 AI

影响这项研究可能使多模态人工智能系统具备更复杂的视觉理解能力，从而可能改进图像分析和内容生成领域的应用。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Xiaolong Wang, Lixiang Ru, Ziyuan Huang, Kaixiang Ji, Dandan Zheng, Jingdong Chen, Jun Zhou · 2026-08-27 04:00

ARGenSeg：使用自回归图像生成模型的图像分割

arXiv:2510.20803v2 Announce Type: replace Abstract: We propose a novel AutoRegressive Generation-based paradigm for image Segmentation (ARGenSeg), achieving multimodal understanding and pixel-level perception within a unified framework. Prior works integrating image segmentation …

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