GPT-4 做到的了“回答一切”，SAM做到了“分割一切”。
前两天，Meta发布了能够识别和分离图像和视频中特定对象的AI模型 Segment Anything Model。
Meta表示其是第一个致力于图像分割的基础模型（ Working toward the first foundation model for image segmentation）。
Meta介绍说：SAM 已经学会了关于物体的一般概念，并且它可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，甚至包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型。SAM 足够通用，可以涵盖广泛的用例，并且可以在新的图像领域上即开即用，而无需额外的训练（与GPT4一样，属于零样本迁移能力）。
除了模型，Meta 还发布了一个图像注释数据集 Segment Anything 1-Billion (SA-1B)，声称这是“有史以来最大的分割数据集”。
随着SAM的发布，有网友表示，计算机视觉领域也走上了做一个统一某些任务的全能模型之路~
论文地址如下：
论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02643-
SAM 能用交互式点和框的方式进行提示：
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SAM 还可以自动分割图像中的所有内容：
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SAM 还能为不明确的提示生成多个有效掩码：
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此外，SAM 还能根据提示词进行图像分割，不过官网只给出了Demo示例，而无法在线体验：
感兴趣的童鞋，可以前往官网地址体验：
官网地址：https://segment-anything.com/
本篇文章来源于微信公众号: 码农设计师
