Durch die Nutzung der erlernten Repräsentationen von vortrainierten generativen Text-zu-Video-Diffusionsmodellen können Videoverstehensaufgaben wie die referenzbasierte Videoobjektsegmentierung deutlich verbessert werden, insbesondere in Bezug auf die zeitliche Konsistenz der Segmentierungsergebnisse.
Durch die Verwendung von kurzen und langen Textausdrücken sowie einer Kreuzaufmerksamkeitsmodule und eines Schnittmengenverlusts zwischen den Vorhersagen kann das Modell die Aufmerksamkeit des Modells auf das Erscheinungsbild des Zielobjekts lenken und so genauere Segmentierungen erzielen.