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現(xiàn)在AI圈確實到了拼手速的時候啊。

這不，Meta的SAM剛剛推出幾天，就有國內(nèi)程序猿來了波buff疊加，把目標檢測、分割、生成幾大視覺AI功能all in one！

比如基于Stable Diffusion和SAM，就能讓照片中的椅子無縫換成沙發(fā)：

換裝、換發(fā)色也是so easy：

項目一經(jīng)發(fā)布就讓不少人驚呼：手速也太快了吧！

還有人表示：我和新垣結(jié)衣的新結(jié)婚照有了。

如上就是Gounded-SAM帶來的效果，項目在GitHub上已攬星1.8k。

簡單來說，這就是一個zero-shot視覺應用，只需要輸入圖片，就能自動化檢測和分割圖像。

該研究來自IDEA研究院（粵港澳大灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟研究院），創(chuàng)始人兼理事長為沈向洋。

無需額外訓練

Grounded SAM主要由Grounding DINO和SAM兩個模型組成。

其中SAM（Segment Anything）是4天前Meta剛剛推出的零樣本分割模型。

它可以為圖像/視頻中的任何物體生成mask，包括訓練過程中沒出現(xiàn)過的物體和圖像。

通過讓SAM對于任何提示都返回有效的mask， 能夠讓模型在即使提示是模糊的或者指向多個對象的情況下，輸出也應該是所有可能中一個合理的mask。這一任務用于預訓練模型并通過提示解決一般的下游分割任務。

模型框架主要由一個圖像編碼器、一個提示編碼器和一個快速mask解碼器組成。在計算圖像嵌入后，SAM能夠在50毫秒內(nèi)根據(jù)web中的任何提示生成一個分割。

Grounding DINO是該研究團隊已有的成果。

這是一個零樣本檢測模型，能夠生成帶有文字描述的物體box和標簽。

二者結(jié)合后，可以通過文本描述找到圖片中的任意物體，然后通過SAM強大的分割能力，細粒度地分割出mask.

在這些能力之上，他們還疊加了Stable Diffusion的能力，也就是開頭所展示的可控圖像生成。

值得一提的是，Stable Diffusion此前也能夠?qū)崿F(xiàn)類似功能。只要涂抹掉想替換的圖像元素，再輸入文本提示就可以。

這一回，Grounded SAM能夠省去手動選區(qū)這個步驟，直接通過文本描述來控制。

另外結(jié)合BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training），生成圖片標題、提取標簽，再生成物體box和mask。

目前，還有更多有趣的功能正在開發(fā)中。

比如人物方面的一些拓展：更換衣服、發(fā)色、膚色等。

具體食用方法也已在GitHub上給出。項目需要Python 3.8以上版本，pytorch 1.7以上版本，torchvision 0.8以上版本，并要安裝相關依賴項。具體內(nèi)容可看GitHub項目頁。

該研究團隊來自IDEA研究院（粵港澳大灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟研究院）。

公開消息顯示，該研究院是一所面向人工智能、數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)及前沿科技的國際化創(chuàng)新型研究機構(gòu)，前微軟亞研院首席科學家、前微軟全球智行副總裁沈向洋博士擔任創(chuàng)始人及理事長。

One More Thing

對于Grounded SAM的未來工作，團隊有幾點展望：

• 自動生成圖像構(gòu)成新數(shù)據(jù)集
• 具有分割預訓練的強大基礎模型
• 和（Chat-）GPT合作
• 構(gòu)成一個自動生成圖像標簽、box和mask的pipeline，并能生成新的圖像。

值得一提的是，該項目的團隊成員中，有不少都是知乎AI領域活躍的答主，這次也在知乎上自答了關于Grounded SAM的內(nèi)容，感興趣的童鞋可以去留言請教~