Segment Anything

探索 Meta AI 的 Segment Anything Model (SAM),這是一款先進的 AI 工具,可以實現無需訓練的無縫圖像分割。

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Segment Anything 產品信息

什麼是Segment Anything?

Segment Anything Model (SAM) 由 Meta AI 開發,是一款突破性的 AI 模型,旨在革新我們與圖像互動的方式。其能以一鍵「切割」圖像中的任何物體的能力,使 SAM 成為計算機視覺領域的一次重大進步。這種創新的分割系統以零-shot 泛化運作,意味著它能夠識別和分割不熟悉的物體和圖像,而無需額外的訓練,這使其成為各種應用的多功能工具。

Segment Anything的特色是什麼?

  • 可提示的分割:SAM 利用多種輸入提示,使用戶能精確指定希望在圖像中分割的內容。這種靈活性支持多種分割任務,無需進行額外的訓練或調整。

  • 與點及框的互動:用戶可直接利用點或邊界框與圖像互動,使選擇對象進行分割的過程變得直觀。

  • 自動分割:SAM 的一大亮點是其能自動分割給定圖像中的每個可識別物體,簡化了用戶的編輯過程。

  • 多重掩模生成:當面對模糊提示時,SAM 能生成多個有效的分割掩模,為用戶的專案提供多種選擇。

  • 整合能力:SAM 設計旨在與其他系統無縫運作。例如,未來它可以接收增強現實/虛擬現實耳機的輸入,根據用戶的視線進行對象分割,從而增強沉浸式環境中的用戶體驗。

  • 輸出多樣性:SAM 生成的掩模可用作各種其他 AI 系統或應用的輸入。它們可用於視頻跟蹤、圖像編輯、3D 建模,甚至是拼貼等創意任務。

  • 零-shot 泛化:SAM 內在地理解物體概念,使其能夠無需額外訓練便能泛化到不熟悉的物體和圖像,這在 AI 領域絕對是一次顛覆性的創新。

Segment Anything的特性是什麼?

  • 高效設計:SAM 的設計旨在高效,採用一次性圖像編碼器和輕量級掩模解碼器的雙組件結構。這種設計可實現快速執行,響應時間僅需幾毫秒。

  • 廣泛數據集訓練:SAM 的能力基於其對超過 11 億分割掩模進行的訓練,這些掩模來自約 1100 萬張精心篩選的圖像。

  • 性能優化:該模型使用 Vision Transformer (ViT-H) 架構,優化了提示和掩模解碼過程,以確保快速輸出,支持實時應用。

Segment Anything的使用案例有哪些?

SAM 的強大功能使其適用於多種應用場景,涵蓋各個領域:

  • 創意產業:攝影師和圖形設計師可以利用 SAM 的分割能力來簡化編輯過程,快速隔離主體並提升視覺作品的質量。

  • 增強和虛擬現實:SAM 可以顯著提升增強現實/虛擬現實環境中的用戶體驗,允許用戶根據實時輸入(例如視線或手勢)進行對象的分割和操控。

  • 物體識別和跟蹤:在自動化系統或機器人技術中,SAM 可用於實時物體識別和跟蹤,使機器能準確理解並與其環境互動。

  • 醫學影像學:醫療專業人員可利用 SAM 對醫學影像中的解剖結構進行分割,協助診斷和治療規劃。

  • 遊戲與互動媒體:遊戲開發者可以利用 SAM 創造互動体验,通過動態物體分割增強遊戲的玩法,使其更具吸引力。

如何使用Segment Anything?

要充分發揮 Segment Anything Model 的能力,用戶可以通過其互動界面進行操作。通過在目標圖像上選擇點或邊界框,系統將自動執行物體分割。用戶還可以嘗試在 SAM 網站上提供的演示,親自探索其功能。對於開發人員,SAM 的功能可以通過提供的 API 和 GitHub 資源集成到自定義應用中。

Segment Anything 常見問題

支持何種提示?

模型的結構是什麼?

推理需要多長時間?

該模型支持視頻嗎?

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