Image Credit:Meta AI’s Segment Anything Model Heralded a Revelation Akin to OpenAI’s Introduction of GPT-3
AI研究チームのAI Metaは、画像のセグメンテーションを自動化することができる画期的なAIモデル、Segment Anything Model（SAM）を開発しました。SAMモデルは、テキストプロンプトまたはオンスクリーンの選択肢の形式で入力を受け取る能力を備えており、様々な種類のオブジェクトの一般的な概念を理解し、トレーニングデータセットに含まれていない画像や動画内のオブジェクトに対してマスクを生成することができます。
SAMは、GPT-3の登場に匹敵する革新として歓迎されています。モデルの重みとコードはすべて公開されており、興味のある人は誰でも試すことができます。その能力の最も注目すべきデモンストレーションの1つは、ピーテル・ブリューゲル・エルダーの絵画が入力として使用されたとき、トレーニングデータセットに記録されていない多様なオブジェクトのセグメンテーションとマスク生成に成功したことです。
その多様性から、SAMモデルは、画像ベースのパイプラインの理想的なコンポーネントとして注目されています。例えば、インスタンス検出器と組み合わせて、それぞれのボックスに対してマスクを生成することができます。さらに、SAMモデルは芸術領域において、Stable Diffusionと組み合わせて、作成されたマスクを利用してテキスト指示に基づいて画像を変更することができます。
要約すると、Segment Anythingは、より正確な結果を得ながら企業の時間とお金を節約できる画像セグメンテーションの自動化の新時代を招きました。 AI Metaのオープンソースモデルは、業界で無数の可能性を開拓し、モデルがさらにどのような用途に使用されるかは未知数です。
AI Metaという世界的なAI研究チームが、Segment Anything Model（SAM）という画像の自動分割が可能な革新的なAIモデルを開発しました。SAMは、テキストプロンプトまたは画面上の選択のどちらかの入力形式を受け取ることができ、さまざまな種類のオブジェクトの一般的なコンセプトを理解し、トレーニングデータセットに含まれない画像やビデオ内のオブジェクトのマスクを生成できます。SAMはオープンソースであり、誰でも試すことができます。加えて、SAMモデルは、画像ベースのパイプラインの理想的なコンポーネントであると考えられています。SAMは、インスタンス検出器と組み合わせることで、それぞれのボックスに対してマスクを生成することができます。SAMモデルは、芸術分野においても興味深い応用があり、作成したマスクを利用して、Stable Diffusionと組み合わせて画像の変更をテキスト指示に基づいて行うことができます。SAMモデルは、自動画像分割の新しい時代を築き、企業が時間とお金を節約しながらより正確な結果を得ることができるようになりました。さらに、SAMモデルが今後どのような利用法を持つかはまだ見えていません。
引用元記事はこちらMeta AI’s Segment Anything Model Heralded a Revelation Akin to OpenAI’s Introduction of GPT-3