Meta Al 圖像切割服務(wù)

Meta Al 圖像切割服務(wù)

專用API
服務(wù)商 服務(wù)商: Meta Al?
【更新時間: 2024.08.13】 "Meta AI"是Meta公司的人工智能研究部門,致力于推動人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新和突破。該部門專注于開發(fā)先進(jìn)的人工智能技術(shù)和算法,包括自然語言處理、計算機(jī)視覺、增強(qiáng)現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實(AR/VR)、機(jī)器人技術(shù)等多個領(lǐng)域。
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什么是Meta Al 圖像切割服務(wù)?

"Meta AI"是Meta公司的人工智能研究部門,致力于推動人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新和突破。該部門專注于開發(fā)先進(jìn)的人工智能技術(shù)和算法,包括自然語言處理、計算機(jī)視覺、增強(qiáng)現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實(AR/VR)、機(jī)器人技術(shù)等多個領(lǐng)域。Meta AI 旨在通過其研究來推動技術(shù)邊界,并將這些技術(shù)應(yīng)用于Meta的產(chǎn)品和服務(wù)中,同時也開放一些研究成果供學(xué)術(shù)界和工業(yè)界使用。

什么是Meta Al 圖像切割服務(wù)接口?

由服務(wù)使用方的應(yīng)用程序發(fā)起,以Restful風(fēng)格為主、通過公網(wǎng)HTTP協(xié)議調(diào)用Meta Al 圖像切割服務(wù),從而實現(xiàn)程序的自動化交互,提高服務(wù)效率。

Meta Al 圖像切割服務(wù)有哪些核心功能?

1. SAM 使用多種輸入提示
指定在圖像中分割的內(nèi)容的提示允許執(zhí)行廣泛的分割任務(wù),而無需額外的訓(xùn)練。用交互點和框來提示它。自動分割圖像中的所有內(nèi)容。為模糊提示生成多個有效的掩碼。2. SAM 的提示式設(shè)計可實現(xiàn)與其他系統(tǒng)的靈活集成
SAM 可以從其他系統(tǒng)獲取輸入提示,例如將來可以從 AR/VR 耳機(jī)獲取用戶的注視來選擇對象。此視頻使用了我們開源的 Aria 試點數(shù)據(jù)集。
來自對象檢測器的邊界框提示可以實現(xiàn)文本到對象的分割。3. 可擴(kuò)展輸出
輸出蒙版可用作其他 AI 系統(tǒng)的輸入。例如,對象蒙版可在視頻中跟蹤、啟用圖像編輯應(yīng)用程序、提升為 3D或用于拼貼等創(chuàng)意任務(wù)。4. 零樣本泛化
SAM 已經(jīng)學(xué)會了關(guān)于物體的一般概念——這種理解使得零樣本泛化到不熟悉的物體和圖像而無需額外的訓(xùn)練。

Meta Al 圖像切割服務(wù)的核心優(yōu)勢是什么?

1. SAM 的數(shù)據(jù)引擎
SAM 的先進(jìn)功能源自其對數(shù)百萬張圖像和掩碼的訓(xùn)練,這些圖像和掩碼是通過使用模型在環(huán)“數(shù)據(jù)引擎”收集的。研究人員使用 SAM 及其數(shù)據(jù)以交互方式注釋圖像并更新模型。這個循環(huán)重復(fù)多次,以改進(jìn)模型和數(shù)據(jù)集。2. 1100 萬張圖像,10 億多張掩膜
在 SAM 的幫助下注釋了足夠多的蒙版后,我們能夠利用 SAM 復(fù)雜的模糊感知設(shè)計完全自動注釋新圖像。為此,我們向 SAM 展示圖像上的點網(wǎng)格,并要求 SAM 在每個點處分割所有內(nèi)容。我們的最終數(shù)據(jù)集包括從約 1100 萬張獲得許可和隱私保護(hù)的圖像中收集的超過 11 億個分割蒙版。3. 高效靈活的模型設(shè)計
SAM 的設(shè)計足夠高效,能夠為其數(shù)據(jù)引擎提供動力。我們將模型分解為 1) 一次性圖像編碼器和 2) 輕量級掩碼解碼器,每次提示只需幾毫秒即可在網(wǎng)絡(luò)瀏覽器中運(yùn)行。

在哪些場景會用到Meta Al 圖像切割服務(wù)?

  1. 圖像和視頻編輯
    • 在圖像和視頻編輯軟件中,用戶可以使用SAM來快速分割出圖像中的特定對象,用于替換背景、裁剪、縮放或其他編輯操作。
    • 在視頻處理中,SAM可以用于跟蹤視頻中的對象,并應(yīng)用于特效添加、視頻合成等場景。
  2. 增強(qiáng)現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實(AR/VR)
    • 在AR/VR應(yīng)用中,SAM可以與用戶的交互(如注視點、手勢等)結(jié)合,實現(xiàn)更自然的對象選擇和分割,提升用戶體驗。
    • 在虛擬現(xiàn)實環(huán)境中,SAM可以用于場景重建、物體放置和交互等。
  3. 圖像識別和分析
    • 在醫(yī)療領(lǐng)域,SAM可以用于醫(yī)學(xué)影像分析,如自動分割出病灶區(qū)域,輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。
    • 在安防領(lǐng)域,SAM可以用于監(jiān)控視頻中的目標(biāo)檢測和跟蹤,提高監(jiān)控效率。
  4. 自動駕駛和機(jī)器人技術(shù)
    • 在自動駕駛領(lǐng)域,SAM可以用于道路和交通標(biāo)志的分割,幫助車輛更好地理解周圍環(huán)境。
    • 在機(jī)器人領(lǐng)域,SAM可以用于機(jī)器人視覺系統(tǒng)中,實現(xiàn)對物體的精準(zhǔn)識別和抓取。
  5. 創(chuàng)意設(shè)計和廣告
    • 在廣告設(shè)計中,SAM可以用于快速分割圖像中的元素,以創(chuàng)建更具吸引力的廣告素材。
    • 在創(chuàng)意設(shè)計中,SAM可以用于圖像合成、拼貼等任務(wù),為設(shè)計師提供便捷的工具。
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產(chǎn)品問答
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支持什么類型的提示?
前景/背景點 邊界框 面具 我們在論文中探討了文本提示,但該功能尚未發(fā)布
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模型的結(jié)構(gòu)是怎樣的?
ViT-H 圖像編碼器,每幅圖像運(yùn)行一次并輸出圖像嵌入 嵌入輸入提示(例如點擊或框)的提示編碼器 一種基于輕量級 Transformer 的掩碼解碼器,可根據(jù)圖像嵌入和提示嵌入預(yù)測對象掩碼
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該模型使用什么平臺?
圖像編碼器在 PyTorch 中實現(xiàn),需要 GPU 進(jìn)行高效推理。 提示編碼器和掩碼解碼器可以直接使用 PyTroch 運(yùn)行,也可以轉(zhuǎn)換為 ONNX,并在支持 ONNX 運(yùn)行時的各種平臺上在 CPU 或 GPU 上高效運(yùn)行。
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模型有多大?
圖像編碼器有632M個參數(shù)。 提示編碼器和掩碼解碼器有 4M 個參數(shù)。
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推理需要多長時間?
圖像編碼器在 NVIDIA A100 GPU 上需要大約 0.15 秒。 使用多線程 SIMD 執(zhí)行,提示編碼器和掩碼解碼器在瀏覽器的 CPU 上花費(fèi)約 50 毫秒。
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該模型是基于什么數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的?
該模型在我們的 SA-1B 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。請參閱我們的數(shù)據(jù)集查看器。
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訓(xùn)練模型需要多長時間?
該模型在 256 個 A100 GPU 上訓(xùn)練了 3-5 天。
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該型號是否生產(chǎn)口罩標(biāo)簽?
不,該模型僅預(yù)測對象蒙版,而不會生成標(biāo)簽。
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該模型適用于視頻嗎?
目前該模型僅支持圖像或視頻中的單個幀。
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在哪里可以找到代碼?
代碼可在GitHub上找到
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關(guān)于我們
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Meta Al?
企業(yè)
我們致力于創(chuàng)造令人難以置信的事物,以鼓舞人心的方式將人們聯(lián)系起來。由于我們無法真正獨自推進(jìn)突破性的人工智能,因此我們分享我們的研究成果并與人工智能社區(qū)合作,共同推動科學(xué)發(fā)展。無論是在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施、生成式人工智能、自然語言處理、計算機(jī)視覺還是人工智能的其他核心領(lǐng)域,我們的重點都是通過協(xié)作、負(fù)責(zé)任的人工智能創(chuàng)新以鼓舞人心的方式將人們聯(lián)系在一起。我們所做的工作共同將想法轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新。我們正在人工智能的關(guān)鍵領(lǐng)域積極創(chuàng)造非凡成就,塑造人工智能驅(qū)動的未來。我們的目標(biāo)是通過眾多不同的基礎(chǔ)和應(yīng)用研究項目來改善未來。
聯(lián)系信息
服務(wù)時間: 0:00 - 24:00
郵箱: MetaAIM@meta.com
郵箱: segment-anything@meta.com

通過深思熟慮的合作實現(xiàn)負(fù)責(zé)任的人工智能

我們和其他人一樣,正在探索和發(fā)現(xiàn)人工智能的前沿。因此,在探索人工智能的眾多可能性時,我們也需要指導(dǎo)。通過傾聽主題專家、政策制定者和有生活經(jīng)驗的人的意見,我們旨在積極推動和推進(jìn)人工智能系統(tǒng)的負(fù)責(zé)任設(shè)計和運(yùn)營。在此過程中,我們堅持組織的核心原則:隱私和安全、公平和包容、穩(wěn)健性和安全性、透明度和控制、問責(zé)制和治理。

在行業(yè)活動中分享我們的進(jìn)展

全年,我們以贊助商或主辦方的身份,通過各種虛擬、現(xiàn)場和混合行業(yè)和學(xué)術(shù)活動與 AI 社區(qū)建立聯(lián)系。在這些活動中,我們的工程師和研究人員分享了我們最新的產(chǎn)品開發(fā)、研究突破和出版物。

導(dǎo)師計劃:獲得人工智能研究的實踐經(jīng)驗

我們熱衷于向人們介紹非凡的 AI 世界。我們的 AI 導(dǎo)師制 (AIM) 和 EMEA 計劃讓博士候選人與其大學(xué)、學(xué)術(shù)顧問和 Meta 的 AI 導(dǎo)師(作為 Meta 的全職 AI 員工)合作開展開放科學(xué)研究。我們目前已與美國、法國、以色列和英國的知名大學(xué)達(dá)成協(xié)議。

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支持什么類型的提示?
前景/背景點 邊界框 面具 我們在論文中探討了文本提示,但該功能尚未發(fā)布
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模型的結(jié)構(gòu)是怎樣的?
ViT-H 圖像編碼器,每幅圖像運(yùn)行一次并輸出圖像嵌入 嵌入輸入提示(例如點擊或框)的提示編碼器 一種基于輕量級 Transformer 的掩碼解碼器,可根據(jù)圖像嵌入和提示嵌入預(yù)測對象掩碼
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該模型使用什么平臺?
圖像編碼器在 PyTorch 中實現(xiàn),需要 GPU 進(jìn)行高效推理。 提示編碼器和掩碼解碼器可以直接使用 PyTroch 運(yùn)行,也可以轉(zhuǎn)換為 ONNX,并在支持 ONNX 運(yùn)行時的各種平臺上在 CPU 或 GPU 上高效運(yùn)行。
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模型有多大?
圖像編碼器有632M個參數(shù)。 提示編碼器和掩碼解碼器有 4M 個參數(shù)。
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推理需要多長時間?
圖像編碼器在 NVIDIA A100 GPU 上需要大約 0.15 秒。 使用多線程 SIMD 執(zhí)行,提示編碼器和掩碼解碼器在瀏覽器的 CPU 上花費(fèi)約 50 毫秒。
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該模型是基于什么數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的?
該模型在我們的 SA-1B 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。請參閱我們的數(shù)據(jù)集查看器。
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訓(xùn)練模型需要多長時間?
該模型在 256 個 A100 GPU 上訓(xùn)練了 3-5 天。
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該型號是否生產(chǎn)口罩標(biāo)簽?
不,該模型僅預(yù)測對象蒙版,而不會生成標(biāo)簽。
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該模型適用于視頻嗎?
目前該模型僅支持圖像或視頻中的單個幀。
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在哪里可以找到代碼?
代碼可在GitHub上找到
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我們致力于創(chuàng)造令人難以置信的事物,以鼓舞人心的方式將人們聯(lián)系起來。由于我們無法真正獨自推進(jìn)突破性的人工智能,因此我們分享我們的研究成果并與人工智能社區(qū)合作,共同推動科學(xué)發(fā)展。無論是在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施、生成式人工智能、自然語言處理、計算機(jī)視覺還是人工智能的其他核心領(lǐng)域,我們的重點都是通過協(xié)作、負(fù)責(zé)任的人工智能創(chuàng)新以鼓舞人心的方式將人們聯(lián)系在一起。我們所做的工作共同將想法轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新。我們正在人工智能的關(guān)鍵領(lǐng)域積極創(chuàng)造非凡成就,塑造人工智能驅(qū)動的未來。我們的目標(biāo)是通過眾多不同的基礎(chǔ)和應(yīng)用研究項目來改善未來。
聯(lián)系信息
服務(wù)時間: 0:00 - 24:00
郵箱: MetaAIM@meta.com
郵箱: segment-anything@meta.com

通過深思熟慮的合作實現(xiàn)負(fù)責(zé)任的人工智能

我們和其他人一樣,正在探索和發(fā)現(xiàn)人工智能的前沿。因此,在探索人工智能的眾多可能性時,我們也需要指導(dǎo)。通過傾聽主題專家、政策制定者和有生活經(jīng)驗的人的意見,我們旨在積極推動和推進(jìn)人工智能系統(tǒng)的負(fù)責(zé)任設(shè)計和運(yùn)營。在此過程中,我們堅持組織的核心原則:隱私和安全、公平和包容、穩(wěn)健性和安全性、透明度和控制、問責(zé)制和治理。

在行業(yè)活動中分享我們的進(jìn)展

全年,我們以贊助商或主辦方的身份,通過各種虛擬、現(xiàn)場和混合行業(yè)和學(xué)術(shù)活動與 AI 社區(qū)建立聯(lián)系。在這些活動中,我們的工程師和研究人員分享了我們最新的產(chǎn)品開發(fā)、研究突破和出版物。

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我們熱衷于向人們介紹非凡的 AI 世界。我們的 AI 導(dǎo)師制 (AIM) 和 EMEA 計劃讓博士候選人與其大學(xué)、學(xué)術(shù)顧問和 Meta 的 AI 導(dǎo)師(作為 Meta 的全職 AI 員工)合作開展開放科學(xué)研究。我們目前已與美國、法國、以色列和英國的知名大學(xué)達(dá)成協(xié)議。

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