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免训练分割
01 02
先验的力量：基于LLaVA的免训练开放词表语义分割
The Power of Prior: Training-Free Open-Vocabulary Semantic Segmentation with LLaVA
利用LLaVA内部层产生的局部化特征作为免训练开放词表分割的像素级激活，并生成视觉提示引导SAM，为无需微调即可复用MLLM空间先验提供了可操作路径。
让免训练扩散分割器随生成能力扩展
Making Training-Free Diffusion Segmentors Scale with the Generative Power
针对免训练扩散分割器中交叉注意力图与全局语义不一致、文本token分数不平衡的问题，提出自动聚合与逐像素重缩放两种技术，使分割性能随生成模型能力提升而提升，为利用更强扩散模型做判别任务提供了可复用方案。