Segment Anything V2 (SAM2) | Segmentacja Wideo

Segment Anything V2, znany również jako SAM2, to przełomowy model AI opracowany przez Meta AI, który rewolucjonizuje segmentację obiektów zarówno na obrazach, jak i wideo.

Co to jest Segment Anything V2 (SAM2)?

Segment Anything V2 to najnowocześniejszy model AI, który umożliwia płynną segmentację obiektów na obrazach i wideo. Jest to pierwszy zintegrowany model zdolny do obsługi zadań segmentacji obrazów i wideo z wyjątkową dokładnością i wydajnością. Segment Anything V2 (SAM2) rozwija sukces swojego poprzednika, Segment Anything Model (SAM), rozszerzając jego możliwości promptowania na domenę wideo.

Dzięki Segment Anything V2 (SAM2) użytkownicy mogą wybierać obiekty na obrazie lub klatce wideo za pomocą różnych metod wejściowych, takich jak kliknięcie, ramka ograniczająca lub maska. Model następnie inteligentnie segmentuje wybrany obiekt, umożliwiając precyzyjne wyodrębnienie i manipulację konkretnymi elementami w treści wizualnej.

Najważniejsze cechy Segment Anything V2 (SAM2)

1. Najnowocześniejsza wydajność: SAM2 przewyższa istniejące modele w dziedzinie segmentacji obiektów zarówno na obrazach, jak i wideo. Ustanawia nowy standard dokładności i precyzji, przewyższając wydajność swojego poprzednika, SAM, w zadaniach segmentacji obrazów.
2. Zintegrowany model dla obrazów i wideo: SAM2 jest pierwszym modelem, który zapewnia zintegrowane rozwiązanie do segmentacji obiektów zarówno na obrazach, jak i wideo. Ta integracja upraszcza przepływ pracy artystów AI, ponieważ mogą oni używać jednego modelu do różnych zadań segmentacji.
3. Ulepszone możliwości segmentacji wideo: SAM2 wyróżnia się w segmentacji obiektów wideo, szczególnie w śledzeniu części obiektów. Przewyższa istniejące modele segmentacji wideo, oferując lepszą dokładność i spójność w segmentacji obiektów w różnych klatkach.
4. Najważniejsze cechy Segment A. Skrócony czas interakcji: W porównaniu do istniejących interaktywnych metod segmentacji wideo, SAM2 wymaga mniej czasu interakcji od użytkowników. Ta wydajność pozwala artystom AI skupić się bardziej na swojej kreatywnej wizji i spędzać mniej czasu na ręcznych zadaniach segmentacji.
5. Prosty design i szybkie wnioskowanie: Pomimo zaawansowanych możliwości, SAM2 zachowuje prostą architekturę i oferuje szybkie prędkości wnioskowania. To zapewnia, że artyści AI mogą bezproblemowo zintegrować SAM2 w swoje przepływy pracy bez kompromisów w zakresie wydajności lub efektywności.

Jak działa Segment Anything V2 (SAM2)

SAM2 rozszerza możliwości promptowania SAM na wideo, wprowadzając moduł pamięci na sesję, który przechwytuje informacje o docelowych obiektach, umożliwiając śledzenie obiektów w różnych klatkach, nawet przy tymczasowych zniknięciach. Architektura strumieniowa przetwarza klatki wideo jedna po drugiej, zachowując się jak SAM dla obrazów, gdy moduł pamięci jest pusty. To pozwala na przetwarzanie wideo w czasie rzeczywistym i naturalne uogólnienie możliwości SAM. SAM2 obsługuje również interaktywne korekty przewidywania maski na podstawie wskazówek użytkownika. Model wykorzystuje architekturę transformatora z pamięcią strumieniową i jest trenowany na zbiorze danych SA-V, największym zbiorze danych segmentacji wideo zebranym za pomocą silnika danych w pętli, który poprawia zarówno model, jak i dane poprzez interakcję użytkownika.

Jak używać Segment Anything V2 (SAM2) w ComfyUI

Ten przepływ pracy ComfyUI wspiera wybieranie obiektu na klatce wideo za pomocą kliknięcia/punktu.

1. Załaduj wideo (Upload)

Ładowanie wideo: Wybierz i załaduj wideo, które chcesz przetworzyć.

2. Edytor punktów

punkt kluczowy: Umieść trzy kluczowe punkty na płótnie—positive0, positive1 i negative0:

positive0 i positive1 oznaczają obszary lub obiekty, które chcesz segmentować.

negative0 pomaga wykluczyć niechciane obszary lub rozpraszacze.

points_store: Pozwala dodać lub usunąć punkty w razie potrzeby, aby udoskonalić proces segmentacji.

3. Wybór modelu SAM2

Opcje modelu: Wybierz spośród dostępnych modeli SAM2: tiny, small, large lub base_plus. Większe modele zapewniają lepsze wyniki, ale wymagają więcej czasu na załadowanie.

Aby uzyskać więcej informacji, odwiedź .