PixelRefer ：让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”（

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多模态大模型（MLLMs）虽然在图像理解、视频分析上表现出色，但多停留在整体场景级理解而场景级理解 ≠ 视觉理解的终点，现实任务（如自动驾驶、机器人、医疗影像、视频分析）需要的是细粒度、对象级（object-level）详细理解。

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然而，当下的研究工作，如英伟达的Describe Anything Model (DAM)局限于单个物体的描述，难以深入理解多对象属性、交互关系及其时序演变，且牺牲了模型本身的通用理解能力针对这一问题，浙江大学、达摩院、香港理工大学联合提出了一种创新的解决方案PixelRefer：一个统一的时空像素级区域级理解框架，可实现任意粒度下的精细视觉指代与推理，在多项像素级细粒度理解任务取得领先性能表现。

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和DAM-3B相比，轻量版的2B模型推理时间加快了4倍，显存占用减半，且训练数据量大大少于已有方法

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PixelRefer能够对任意目标实现准确语义理解以及时空物体区域理解。

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论文标题：PixelRefer: A Unified Framework for Spatio-Temporal Object Referring with Arbitrary Granularity论文链接：https://arxiv.org/abs/2510.23603

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项目网站链接：https://circleradon.github.io/PixelRefer/代码链接：https://github.com/DAMO-NLP-SG/PixelRefer先验分析：大模型“如何看懂区域”？

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为了探索解决以上问题，作者基于通用视觉基础模型采用最直接的设计：将全局视觉token 像素级区域token 文本token一起喂给 LLM当无物体指代区域时，模型则退化成通用视觉理解任务，从而实现区域理解的同时，保留通用模型本身的通用理解能力。

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作者对LLM内从浅层到深层中分析视觉token、区域token以及其他类型token进行可视化分析本文可以发现从浅层到深层，答案（Ans）优先关注像素级区域token，其attention分数一直很高，说明物体token表征对于模型的回答起到重要的作用。

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此外，全局图像token（vision）则仅在浅层中（第一层）表现出较高的attention分布（Answer-to-image token attention），LLM的深层则表现较弱，甚至没有影响，这个在通用视觉基础模型研究中也被讨论到。

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浅层到深层的attention可视化基于此分析，作者得出两种设计方案：高质量像素级物体表征很重要：对于像素级区域的表达，语义丰富的区域表征直接决定像素级语义理解的质量；全局信息的冗余可以通过“预融合”优化