Meta は Facebook、Instagram、WhatsApp を担当する会社です、とりわけ、最新情報を共有しました SAM 2 プレビュー。それはそのテクノロジーの新しいバージョンです あらゆるモデルのセグメント化、任意の画像またはビデオをセグメント化してオブジェクトのピクセルを検出し、それらを追跡できる人工知能モデル。このようにして、画像から特定の俳優やオブジェクトを分離し、さまざまな編集タスクを実行することができます。
2023年XNUMX月には登場するはずだった メタSAMこの新しいバージョンでは、人工知能に新しい機能と機能が組み込まれています。この新しいプレゼンテーションのハイライトの中で、ビデオ編集能力、コンピュータ グラフィックスの進化、およびより現実的で多用途なインタラクティブ技術を作成する可能性を強調する必要があります。
新しいセグメンテーション AI である Meta から SAM 2 に組み込まれたもの
理解します メタSAMの動作 2 番目のバージョンがもたらす新機能は、テクノロジーの世界での人工知能の進歩を反映しています。まず第一に、両方のテクノロジーの最終目標は同じです。画像内のオブジェクトを高精度でセグメント化するように設計されており、画面上の要素の自動編集と識別が容易になります。 AI は特定のオブジェクトに対応するピクセルを識別し、テクノロジーの世界でさまざまな用途に使用されます。
たとえば、海事科学、医学、衛星画像解析などの分野では、Meta の SAM 2 が優れたツールとなる可能性があります。 SAM の使用によって登場したツールには、Instagram の背景やカットアウトなど、写真ファイルの編集が大幅に簡単になります。
しかし SAM の主な焦点は静止画像でした。この新しいバージョンは、SAM 2 が特定のオブジェクトを判断して分離できる、移動するコンテンツ、ビデオ、およびフラグメントも対象としています。オーディオビジュアル ファイルの分析はより複雑ですが、すべてがメタが人工知能とその実用化の競争で進歩していることを示しています。
Meta の SAM 2 に組み込まれた新機能
SAM 2 バージョンのメタ セグメンテーション モデルには、非常に具体的な目的を持った新しい機能が組み込まれています。一方で、ビデオ内のオブジェクトを検出するためにリアルタイムでセグメンテーションを実行できる可能性だけでなく、オープンソース設計と適応なしの一般化も可能です。
オープンソース
Meta は SAM 2 を Apache 2.0ライセンスに基づくオープンソース。このようにして、希望する開発者は、SAM 2 と完全に互換性があり、複雑な作業をすることなくカスタム アプリやツールを構築できるようになります。
データセット SA-V
新しいバージョンのメタ セグメンテーション モデルには次のものが含まれます。 SA-V と呼ばれる新しいデータセット。 現実世界から抽出された約 51.000 のビデオがあり、人工知能をトレーニングしてさまざまな機能や機能を追加するために使用されます。さらに、ビデオ編集タスクに適用するための 600.000 を超える時空間マスクも含まれています。
リアルタイムセグメンテーション
Meta のオリジナル SAM とは異なり、 このバージョン 2 は、ビデオやアクション内のオブジェクトをリアルタイムで識別およびセグメント化することができます。。このアクションは、ユーザーがアプリに費やす必要がある操作時間を大幅に短縮するのにも役立ちます。
適応を伴わない一般化
SAM2あり あらゆるビデオまたは画像内のあらゆるオブジェクトをセグメント化できます、これまで見たことのない視覚的な領域でも。このようにして、それぞれの特定のケースに個別に適応させる必要がなくなります。
統一されたフレームワーク
Meta が開発した以前のモデルは、画像とビデオの処理方法が異なりました。現在、SAM 2 アプローチは統合されており、新しいテクニックのより多用途な学習を実現し、分析対象のさまざまな種類の視覚データにわたって一貫したパフォーマンスも提供します。
インタラクティブなセグメンテーション
SAM 2 は他の興味深い機能も提供します。 境界ボックスを使用してモデルの注意を誘導できます または特定の説明を通じて、またはクリックすることによって。これは、特定のさまざまなニーズに非常に迅速に適応するモデルです。最終的には、Meta からの最小限の SAM 2 入力で、オブジェクトを非常に正確に識別できるようになります。
Meta の SAM 2 によるセグメンテーションの速度と効率
La メタ人工知能 SAM 2 バージョンでは、オブジェクトのセグメント化プロセスの速度と効率が向上します。開発者は、写真やビデオから特定のテキストの説明に至るまで、あらゆる種類の要素を分析し、迅速かつ効率的な結果をもたらすプラットフォームの作成を可能にしました。
高解像度画像処理
SAM 2 は高品質の画像にも対応します。以前のバージョンのモデルでサポートされていた解像度の最大 4 倍の写真を処理できます。これにより、より魅力的で現実的な結果が保証されます。医療や衛星地図の解釈などの画像分野での分析とスキャンに関しては、大幅な改善となります。
解像度が高くなるほど、オブジェクトや個人をより簡単かつ迅速にセグメント化できます。 SAM 2 の中心は、さまざまなアクションに迅速に適応して優れた結果をもたらすことができる多用途ツールを提供することです。
SAM 2 は何に適用できますか?
人工知能の大きな進歩とその拡張の取り組みを理解すると、 メタが方向転換を決めた分野。 SAM 2 モデルを通じて、さまざまな分野での進歩が期待できます。リアルタイムの自動ビデオ編集から、自動化やロボットアクションまで。
また 医学と科学の分野は人工知能と密接に関係しています、これらの進歩を利用して新しい戦略を開発できるようになります。 Meta のコンピューター エンジニアも、SAM 2 が特定の用途に使用され、データの注釈とダンピングに関連する領域での迅速な進歩が可能になるように懸命に取り組んでいます。さまざまなデータを収集するプラットフォームは SAM 2 を使用してパターンを見つけ、結果が表示される速度を飛躍的に加速できます。地平線はまだ見えません。 AI は最高の状態にあり、メタは乗り遅れたくありません。開発者がフルスピードで作業しており、SAM 2 が非常に多くの面で使用されているため、これは素晴らしい提案になる可能性があります。