# 移除视频中出现的路人，小米开源 CVPR 2026 夺冠技术 SVOR

- 来源：IT之家（RSS）
- 发布时间：2026-04-22 17:21
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmo9w3e9y04x0sls2cib1igua
- 原文链接：https://www.ithome.com/0/942/221.htm

## AI 摘要

小米技术宣布开源视频消除技术SVOR，可精准移除视频中的路人。该技术针对真实世界视频中掩码边缘不准、阴影残留、快速移动目标闪烁等痛点，采用MUSE窗口化联合策略、DA-Seg去噪感知分割及课程式两阶段训练方案。SVOR在CVPR 2026物理感知视频实例消除挑战赛中从18支队伍中夺冠，并在多个标准数据集上达到SOTA水平。目前相关论文与代码已开源，并提供可直接调用的skill。

## 正文

IT之家 4 月 22 日消息，小米技术今日宣布，开源视频消除技术 SVOR，该技术可以移除视频中出现的路人。

官方表示，现有的方法大多在理想条件下设计和验证，而真实世界的视频远比论文里的测试场景复杂 —— 模型识别的掩码边缘不够准、物体消除后阴影仍然留在画面里、目标快速移动时逐帧处理频繁“跟丢”导致闪烁。

为此小米提出了 SVOR（Stable Video Object Removal）框架，专门针对上述三类“不完美条件”设计了对应的解决方案：用 MUSE 窗口化联合策略解决运动抖动，用 DA-Seg 去噪感知分割提升遮罩容错能力，并通过课程式两阶段训练让模型真正学会处理阴影和反射残留。

SVOR 在多个标准数据集和退化遮罩基准上均达到了新的 SOTA 水平，并在 CVPR 2026 物理感知视频实例消除挑战赛中从 18 支参赛队伍中脱颖而出，荣获第一名。

相关论文已经发布，项目代码也已开源，并准备好 skill 供直接调用，IT之家附相关链接如下：

论文：https://arxiv.org/abs/2603.09283

GitHub：https://github.com/xiaomi-research/svor

Skill：https://clawhub.ai/wangfei1204/mi-visionforge-svor

小米还表示，在视频消除的评测方案上也做了较多工作，包括评测数据收集整理和创新性评测方法，将在合适的时间进行开源。