1、介绍InpaintAnything是一个结合了SAM、图像修补模型（例如LaMa）和AIGC模型（例如StableDiffusion）等视觉基础模型的AI图像替换，修补系统。基于此系统，用户可以方便的使用IA进行图像替换，处理具有任意长宽比和2K高清分辨率的图像，且不受图像原始内容限制，并且使用方便。IA核心思想IA背后的核心思想是结合不同模型的优势，以建立一个功能强大且用户友好的图像修复系统。IA拥有三个主要功能1、移除一切（RemoveAnything）：用户只需点击一下想要移除的物体，IA将无痕地移除该物体，实现高效「魔法消除」；2、填补一切（FillAnything）：同时，用户还
文章目录一、前言二、功能介绍2.1功能一2.2功能二2.3其他有趣的功能三、总结一、前言用Midjourney花一个小时做的项目logo图：解释一下logo的含义：一只坐在地上的马赛克风格的熊。坐在地面上是因为ground有地面的含义，然后分割后的图片可以认为是一种马赛克风格，而且马赛克谐音mask，之所以用熊作为logo主体，是因为项目主要示例的图片是熊。Grounded-SAM把SAM和BLIP、StableDiffusion集成在一起，将图片「分割」、「检测」和「生成」三种能力合一，成为最强Zero-Shot视觉应用。二、功能介绍项目体验的地址为：https://github.com/I
SegmentAnything摘要体验地址论文地址代码地址这篇文章最近有点火，已经有1万多star了大规模数据集（超过10亿个mask）可以做zero-shot任务引言作者问了三个问题：图像分割成功取决于三个组成部分:任务、模型和数据。本文解决了以下关于图像分割的问题:什么任务可以实现零zero-shot泛化?相应的模型架构是什么?什么样的数据可以支持这个任务和模型任务在NLP和最近的计算机视觉中，基础模型是一个有前途的发展，它可以通过使用“提示”技术对新数据集和任务执行零次和少次学习。受此工作的启发，我们提出了可提示分割任务，其目标是在给定任何分割提示时返回有效的分割掩码（上图a）。提示符简
介绍使用MetaAI的SAM，并添加了一个基本界面来标记图像，并保存COCO格式的掩码。源码https://github.com/anuragxel/salt安装安装SAM；创建conda虚拟环境，使用condaenvcreate-fenvironment.yaml;安装coco-viewer来快速可视化标注结果。使用方法1、将图片放入到/images/*并且创建空目录/embeddings标签会自动保存在/annotations.json2、运行helpers脚本运行extract_embeddings.py来提取图像的中间特征运行generate_onnx.py来生成*.onnx文件，保存
论文名称：SegmentAnything论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02643开源地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anythingdemo地址：SegmentAnything|MetaAI主要贡献：开发一个可提示的图像分割的基础模型，在一个广泛的数据集上预训练，解决新数据分布上的一系列下游分割问题1.Introduction1.1 任务通过使用‘prompt’技术对新的数据集和任务执行zeroshot和fewshot学习受到启发，提出可交互式图像分割模型，目标是在给定任何分割提示下返回一个有效的分
1.下载项目项目1：https://github.com/zhouayi/SAM-Tool项目2：https://github.com/facebookresearch/segment-anythinggitclonehttps://github.com/zhouayi/SAM-Tool.gitgitclonehttps://github.com/facebookresearch/segment-anything.gitcdsegment-anythingpipinstall-e.下载SAM模型：https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/s
论文地址代码下载官网关于SegmentAnything的理解1.人工标注过程使用公开数据集训练，并且让人工标注团队进行标注预测的mask，该过程总共进行6次，并产生430万个mask2.半自动标注过程模型产生的置信度相对较高的mask，不需要人工标注，而置信度相对不高的mask，由人工完成标注。举个例子，模型分割一张图片，总共产生了10个mask，其中有5个分割得很好，这部分就作为自动标注的mask，另外5个效果不好，就进行人工标注。该过程总共进行5次，产生590万个mask3.全自动过程让模型完成全自动的标注。通过IoU过滤置信度不高的mask，并且进行去重操作，产生11亿的mask关于数据
文章目录SegmentAnythingModel(SAM)模型解读相关资料Abstract摘要SegmentAnythingTaskTaskPre-trainingZero-shottransferSegmentAnythingModelImageencoderPromptencoderMaskdecoderSegmentAnythingDataEngineAssisted-manualstageSemi-automaticstageFullyautomaticstageSegmentAnythingModel(SAM)模型代码复现开发环境使用点标记预测单点标记预测多点标记预测使用框标记预测单
上篇文章已经全局初步介绍了SAM和其功能，本篇作为进阶使用。文章目录0.前言1.SAM原论文1️⃣名词：提示分割，分割一切模型，数据标注，零样本，分割一切模型的数据集2️⃣Introduction3️⃣Task:promptablesegmentation4️⃣Model:SegmentAnythingModel5️⃣Data:dataengine&dataset2.代码实战1️⃣配环境2️⃣装包3️⃣下载权重版本4️⃣代码5️⃣会有报错3.SAM相关论文🍏SegmentinganythingalsoDetectanything🍐SegmentEverythingEverywhereAllat
1环境配置 要求：python>=3.8,pytorch>=1.7, torchvision>=0.8官方地址：https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-AnythingMarryingGroundingDINOwithSegmentAnything&StableDiffusion&BLIP&Whisper&ChatBot-AutomaticallyDetect,SegmentandGenerateAnythingwithImage,Text,andAudioInputs-GitHub-IDEA-Research/Grounded-S
