berita

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Ingat tahun lalu, Meta merilis Segment Anything (SAM)?

Itu digunakanPisahkan gambar model. Sebelumnya, untuk jenis objek yang berbeda, terdapat dinding di antara model segmentasi. Misalnya, model yang dapat melakukan segmentasi babi dan anjing kemungkinan besar tidak akan dapat melakukan segmentasi apel dan pir. . .

Begitu SAM keluar, disebut "bagi segalanya", dan banyak orang menyebutnyaBidang visi komputer akan segera terganggu。

Memang sesuai dengan namanya, ia dapat mengelompokkan objek yang sama dari gambar, baik familiar maupun tidak, dan juga dapat memotong objek apa pun dalam gambar.

Saat pertama kali keluar, berita tersebut cukup langka di industri. Dalam beberapa hari, banyak video yang diposting di situs B, mengajari netizen cara menerapkan SAM.

Terlebih lagi, netizen menggunakan SAM untuk menata rambutnya satu demi satu, dan bahkan mengubah warna rambut dianggap sebagai level pemula.

Anda juga bisa mengikat rambut pirang Anda atau memberinya rambut gimbal.

Hal ini juga dapat ditangani dengan mantap di bidang fashion. Tidak hanya jaketnya yang bisa diganti, tapi pakaian dalam juga bisa diganti sesuka hati.

Bahkan Jim Fan, seorang ilmuwan kecerdasan buatan di Nvidia, menggunakan " GPT-3 kali ” untuk mendeskripsikannya.

Dan baru beberapa hari terakhir, Meta mengumumkan bahwa SAM generasi kedua telah keluar.

Kali ini Anda tidak hanya bisa mengedit gambar, tetapi juga video, dan kemampuannya lebih kuat dan fleksibel dibandingkan generasi sebelumnya.

Lebih penting lagi, Xiao Zha tetaplah orang baik yang akan melakukannya sampai akhir, dan SAM2 juga bersifat open source dan gratis untuk digunakan. Demonya juga telah diumumkan, dan Anda dapat memainkannya di situs resminya. Shichao juga mencobanya dan menemukan efeknya sangat bagus.

Soal presisi kliping video, SAM2 sudah bisa disebutPilih di mana pun Anda mengklik.

Pertama-tama kami mengupload video "sekelompok ikan berenang di air", kemudian Anda dapat langsung mengoperasikannya dengan memilih target yang ingin Anda pilih.

Dan jika Anda merasa terlalu banyak target yang harus dihapus, Anda juga dapat mengklik tombol "Hapus".Hapus kelebihannya, misalnya, Shichao dapat secara akurat memilih tanda salah satu ikan.

Klik Berikutnya untuk melihat efeknya. Tidak hanya secara akurat mengidentifikasi tanda pada ikan yang ditentukan, tetapi meskipun tanda tersebut keluar dari bingkai, tanda yang dipilih tidak mengenai ikan lain.

Mari kita lihat video skateboard. Jika Anda ingin memilih orang-orang di dalamnya satu per satu, SAM2 juga dapat melakukannya dengan ujung jari Anda.

Tak hanya itu, meski ada di dalam videoBanyak objek serupa , SAM2 tidak akan bingung saat memilih. Seperti permainan ganti cangkir ini, bagaimana pun Anda mengubahnya, itu tetap dalam jangkauan SAM2.

Dan diantara kumpulan bola-bola kecil yang semuanya terlihat sama, bisa juga mengikuti bola yang kita pilih.

Dalam hal ini, mari kita buat SAM2 sedikit lebih sulit. Bukankah baru-baru ini ada Olimpiade Paris? Semua orang harus memperhatikan kompetisi tenis meja "olahraga nasional".

Kemudian unggah video Xiaopang dan Zhang Benzhi bermain melawan satu sama lain, dan lihat apakah SAM2 dapat menggali bola tenis meja "lari kecepatan tinggi" di dalamnya.

Saya tidak menyangka sebenarnya ada dua kuas, meskipun begituLayarnya terpotong di tengah jalan, ketika bola pingpong kembali lagi, SAM2 dapat menangkapnya dengan akurat.

Selain itu, pada demo yang dirilis Meta ini kita juga bisa memantau videonyaLakukan beberapa pengeditan sederhana, selain mengubah objek yang dipilih, Anda juga dapat mengatur latar belakang.

Misalnya saja pada game di atas yaitu World Super LeagueLatar belakang terhapus , dan juga menambahkan sorotan pada proses pertarungan mereka. Dari mengunggah video hingga mengekspor video, hanya membutuhkan waktu kurang dari lima menit.

Jika menurut Anda bola tenis meja kurang mencolok, kita juga bisa menggunakannyaUbah ke paket emotikon, atau berikan penekanan tersendiri.

Kalau ada latar belakangnya, kami juga bisa memberikannyaTambahkan teks dan filterSesuatu seperti itu.

Namun, masih ada kalanya SAM2 terguling. Misalnya dalam video ini, yang dipilih World Super League adalah roda di bagian depan skateboard.

Namun ketika skateboard tersebut hilang dari pandangan dan kembali lagi, SAM2 entah bagaimana tersangkut di roda di belakang.

Selain itu, jika kecepatannya terlalu cepat, detail video yang dipotong oleh SAM2 juga akan buruk.agak kasar。

Namun hal tersebut bukanlah masalah yang besar, SAM2 sendiri juga sudah mempertimbangkan hal tersebut, sehingga juga memberikan kita kesempatan untuk memperbaiki dan menemukan kesalahan.Penyesuaian manual。

Shichao juga bertanya kepada teman-temannya yang melakukan pasca produksi video review buruk tersebut. Mereka biasanya menggunakan sikat roto yang dilengkapi dengan AE untuk memotong video tersebut secara manual.

Selain proses rendering, biasanya diperlukan waktu sepuluh atau dua puluh menit untuk memotong video berdurasi satu menit. Jika objek yang ingin Anda pilih keluar dari bingkai selama proses berlangsung, Anda harus memilih bingkai itu lagi saat Anda kembali.

Sebagai perbandingan, setidaknya dalam hal efisiensi pengeditan video,SAM2 Ini adalah keputusan yang sulit.

Pokoknya hanya dalam beberapa hari, UP sudah mulai muncul di situs B.Gunakan SAM2 untuk digabungkan dengan AI lainnyaTutorial, video berdandan, mengubah latar belakang, semuanya.

Sebelumnya Meta juga menggunakan fungsi generasi SAM di media sosialnya sendiri INS untuk menambahkan latar belakang pada gambar. Mungkin di masa mendatang fungsi SAM2 akan dimasukkan ke dalam INS.

Namun jangan disangka SAM hanya bisa digunakan pada bidang edit foto dan edit video saja.

Misalnya, generasi SAM hanya mengandalkanIdentifikasi gambarDengan kemampuannya, sudah merambah bidang kelautan, lingkungan hidup, dan kedokteran.

Saya tidak berbohong, itu saja yang dikatakan Meta. Dalam setahun terakhir, SAM tidak hanya mampu menganalisis terumbu karang melalui gambar, tetapi juga dapat menggunakan citra satelit untuk bantuan bencana bahkan dalam bidang medis. itu juga dapat mensegmentasi gambar sel, untuk membantu mendeteksi kanker kulit.

Namun sekarang SAM2 yang ditingkatkan tidak hanya dapat melakukan semua tugas ini, tetapi juga memberikan beberapa kegunaan baru.

Misalnya, ini dapat membantu beberapa video AI dan mengemudi otonomdata pelatihanBuat anotasi.

Sedikit lebih maju, dari video yang diambil oleh drone,Melacak hewan yang terancam punah, untuk membantu selama diagnosis dan pengobatanMemposisikan kamera laparoskopiarea, dll., semuanya adalah tugas yang dapat dilakukan SAM2.

Beberapa netizen yang imajinatif mengatakan di X bahwa SAM2 mungkin juga membuat perangkat XR lebih akurat. . .

Singkatnya, di saat perkembangan model generatif sedang booming, Meta juga dapat menarik perhatian semua orang ke SAM, yang dapat dianggap sebagai bukti sampingan dari kekuatannya. Shichao juga berharap dapat menggunakan fungsi ini di platform sosial suatu hari nanti.

Oh iya, saat SAM2 dirilis dua hari lalu, Xiao Zha juga maju untuk menjelaskan soal "open source".

Ini bukan hanya karena kebaikan, tetapi setelah open source, dengan bantuan semua orang, ini juga dapat membantuBangun ekosistem Anda sendiri。

Namun apa pun yang terjadi, pabrikan lain harus belajar dari pola ini.

Menulis sebuah artikel:tupai

sunting:JiangJiang

Penyunting seni：Xuanxuan

Gambar, sumber：

Meta, Olimpiade Paris