01 · VIDEO GROUNDING
モデルレイヤーを映像上で再生
工程またはグラフノードを選ぶと根拠時点へ移動します。表示ごとにモデル、出所、確認状態を明示します。バッジは処理したフレーム数ではなく、保持済みモデル成果があるソース時間の割合です。
このフレームに保持されたモデル出力はありません · 0:00フレーム精度: 1:24 · SAM 2.1 Video
AIモデル成果の時点
53 件のモデル成果同期映像 · 視覚モデル · ライブグラフ · 教材化
ビジュアル・インテリジェンス・ラボ
映像を再生しながら、手・動き・注目領域と工程グラフが同じ時刻で立ち上がる様子を確認します。実行済みモデルと未実行モデルを分け、ソース映像から教材用ビジュアルへ至る過程も調べられます。
生成済みオントロジー · v1.1.0
50
ノード
54
関係
539
時間同期オーバーレイ
20
実モデル成果物
選択して再生すると、生成済みトラックの区間では輪郭が対象を追います。モデル出力が有効な時刻以外には表示しません。
03 · MODEL OUTPUT LEDGER
モデル実行と成果物
モデル名だけでなく、実際に実行されたか、成果物が何件あるか、公開可能かを表示します。
4 完了20 成果物human review pending
gpt-5.6-solOpenAI · semantic localization
完了記録済み実行。成果物を下で確認できます。
recorded-run1 成果物
observations.jsonSAM 3.1Meta · segmentation
実行環境待ちCUDA runtime and an approved SAM 3.1 checkpoint are required; neither is available in this local build environment.
facebookresearch/sam3@pinned-before-run0 成果物
TAPNext++Google DeepMind · point tracking
実行環境待ちThe official tracker environment/checkpoint has not been installed, and this runtime has no CUDA accelerator.
google-deepmind/tapnet@pinned-before-run0 成果物
CoTracker3Meta · point tracking
実行環境待ちThe official tracker environment/checkpoint has not been installed, and this runtime has no CUDA accelerator.
facebookresearch/co-tracker@pinned-before-run0 成果物
DINOv3Meta · correspondence
実行環境待ちDINOv3 is conditional on a demonstrated re-identification failure; its approved weights/runtime are not present locally.
facebookresearch/dinov3@pinned-before-run0 成果物
MediaPipe Hand LandmarkerGoogle · hand pose
完了Landmarks are analysis previews until a human accepts coverage and identity for each clip; coverage alone cannot validate instructional meaning.
mediapipe-0.10.35:fbc2a30080c31 成果物
hand-clip-01.jsonRTMPose HandOpenMMLab · hand pose
実行環境待ちA local pose-only screening found one strong result among four manually bounded bare-hand crops and no strong result among four glove crops; one glove skeleton was visibly misleading. Keep this challenger unavailable for publication until detector, full-clip temporal, source-hash and license gates pass.
open-mmlab/mmpose@pinned-before-run0 成果物
HaMeR 3D hand meshHaMeR authors · hand mesh
実行環境待ちSelected 3D-mesh challenger for grip geometry and partial occlusion. It requires an external CUDA run plus approved HaMeR checkpoint and MANO-model terms; no mesh output has been produced in this build.
geopavlakos/hamer@pinned-before-run0 成果物
Dyn-HaMRDyn-HaMR authors · hand mesh
未採用Technically relevant for temporally consistent 4D interacting-hand motion, but the official code and models are restricted to non-commercial research and also depend on MANO. It is not admitted as a Denso demo dependency.
research-benchmark-only0 成果物
YOLOUltralytics · detection
未採用No repeated domain-labelled detection task has been defined; generic boxes would add visual noise without instructional evidence.
not-selected0 成果物
SAM 2.1 Hiera TinyMeta · segmentation
完了Reviewer- or VLM-proposed keyframes only; masks are not yet propagated through the full clip and remain review-pending.
facebookresearch/sam2@2b90b9f5ceec907a1c18123530e92e794ad901a413 成果物
keyframes.jsoncurve-file-mask.pngcurve-support-glove-mask.pngcurve-workpiece-mask.pngl-angle-file-mask.pngl-angle-support-glove-mask.pngl-angle-workpiece-mask.pngstraight-file-mask.pngstraight-support-glove-mask.pngstraight-workpiece-mask.pngtool-show-glove-mask.pngtool-show-hand-tool-mask.pngtool-show-workpiece-mask.pngSAM 2.1 Hiera Tiny video predictorMeta · segmentation
完了Reviewer- or VLM-proposed bounded clips only. Start/middle/end identity and drift checks remain review-pending; masks are suppressed outside generated windows.
facebookresearch/sam2@2b90b9f5ceec907a1c18123530e92e794ad901a45 成果物
262000-268000-4fps.json262000-272000-4fps.json376000-394000-4fps.json416000-426000-4fps.json84000-94000-4fps.json04 · SOURCE-TO-TEACHING VISUAL
教材イラスト・スタジオ
ソース静止画、構造強調、教材用構図を比較します。マスクや生成画像がない場合も、その空白を隠しません。
45°の当て方
決定論的な輪郭・注意プレビュー
05 · FULL GRAPH EXPLORER
全工程グラフを調べる
ライブ表示を離れ、この映像に固有の工程・注意・判断・根拠をレイヤー別に探索します。正規化された学習構造は技能マップに引き継がれます。
同じ映像で続ける
一つのソース、五つのつながったビュー
映像を切り替えても、ガイド・分析・技能モデル・根拠・確認は同じソースハッシュを参照します。
01学習ガイド実演を、画像つき手順として学ぶ
02ビジョンラボモデル出力・ライブグラフ・教材画像を調べる現在地
03技能マップ工程・道具・判断・学習を探索する04根拠発話・画面原文・観察へ戻る05未解決の質問知識の空白へ回答し技能グラフを更新する