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2025年视频水印与文字去除技术全解析：从工具选择到实操指南

在短视频创作与版权管理日益严格的2025年，视频水印与文字去除技术已成为内容创作者、教育工作者及普通用户的刚需。本文从技术原理、工具选择、操作步骤及法律风险四个维度，系统梳理视频水印与文字去除的完整解决方案。

在构建和视觉相关的大模型时，有一个非常显著的痛点。视觉模态包含图像、视频和三维这三种，这些视觉模态具备不同是数据维度和表征方式，在研究中几乎不可避免的需要分开处理，使得视觉模型被拆分为三个相不互通的研究领域，难以实现视觉领域的统一泛化。

近日，一篇发表于计算机视觉顶级期刊 TPAMI 的文章提出了一项为高效图像复原任务量身打造的深度学习模型，自适应稀疏 Transformer(AST-v2)模型。针对现有方法在性能与效率难以兼顾的问题，AST-v2 通过降低特征冗余、抑制无关区域的噪声交互，为

当前开放词汇的3D场景识别方法严重依赖2D或文本模态，缺乏直接处理3D数据的端到端模型。

6G愿景中海量智能连接导致图像传输需求呈现爆发式增长。然而，传统基于像素级/符号级的图像传输需消耗大量通信资源，且图像数据中存在大量与任务不相关的冗余信息，导致通信效率低。针对该问题，语义通信作为一种新兴通信范式，其通过提取和传输关键语义特征提升通信效率。然而

最近，来自浙江大学、昆字节AI、北京大学和香港大学的研究团队，在2025年8月26日发布了一项名为"ROSE: Remove Objects with Side Effects in Videos"的突破性研究。这项研究发表在arXiv预印本服务器上（论文编号

我们生活中经常遇到物品损坏的情况——古董花瓶的一角磕掉了，雕塑的某个部分缺失了，或者考古发现的文物残缺不全。传统修复需要专业技师花费大量时间和精力，而且往往难以完美复原。现在，来自南京大学、Great Bay大学、哈尔滨工业大学和中山大学的联合研究团队带来了一

这项由新加坡国立大学Show Lab实验室的朱泽宇、吴维佳和Mike Zheng Shou教授共同完成的研究发表于2025年8月，论文题目为"Multi-human Interactive Talking Dataset"。这项开创性的研究首次构建了专门用于多

视频 psnr fvd ssim covog 2025-08-08 18:34 6

模力方舟现已上线由北京大学、天津大学、上海大学等高校联合 HelloGroup 团队发布的开源模型HelloMeme。在线体验地址：https://ai.gitee.com/serverless-api?model=HelloMeme。

想象一下，你有一张在大雾天气拍摄的照片，或者一张光线昏暗的夜间照片，甚至是一张被雨滴打湿的街景照片。你是否希望能够恢复这些照片，让它们看起来如同在完美天气条件下拍摄的一样清晰明亮？这正是图像修复技术所要解决的问题。近日，北京理工大学的杨浩、张瑞坤、潘丽媛与澳大