Google DeepMind가 공개한 '임의 지점 추적(Tracking Any Point)' 연구 저장소로, 영상 속 한 지점의 위치와 가시성을 모든 프레임에서 예측하는 모델과 벤치마크를 함께 제공한다. 2단계 매칭·정제 방식의 TAPIR, 비라벨 영상으로 자기학습한 BootsTAPIR, 추적을 다음 토큰 예측으로 정식화한 TAPNext, 가림 구간 추적과 재탐지를 개선한 TAPNext++를 JAX·PyTorch로 배포한다. README 기준 TAPNext++(512×512)는 DAVIS First AJ 67.0%를 기록했고, 인과형 TAPIR는 Quadro RTX 4000에서 480×480 입력 약 17fps 실시간 데모가 가능하다. TAP-Vid, RoboTAP, TAPVid-3D 벤치마크도 포함한다.