Meta Segment Anything Model 2 Cách sử dụng
WebsiteAI Image Segmentation
Mô hình Phân đoạn Bất kỳ của Meta 2 (SAM 2) là một mô hình AI mạnh mẽ cho phép phân đoạn đối tượng theo thời gian thực, có thể gợi ý trên cả hình ảnh và video với khả năng tổng quát không cần huấn luyện.
Xem thêmCách Sử dụng Meta Segment Anything Model 2
Cài đặt các phụ thuộc: Cài đặt PyTorch và các thư viện cần thiết khác.
Tải xuống điểm kiểm tra mô hình: Tải xuống điểm kiểm tra mô hình SAM 2 từ kho GitHub được cung cấp.
Nhập các mô-đun cần thiết: Nhập torch và các mô-đun SAM 2 cần thiết.
Tải mô hình SAM 2: Sử dụng hàm build_sam2() để tải mô hình SAM 2 với điểm kiểm tra đã tải xuống.
Chuẩn bị đầu vào của bạn: Tải hình ảnh hoặc video mà bạn muốn phân đoạn.
Tạo một bộ dự đoán: Đối với hình ảnh, tạo một SAM2ImagePredictor. Đối với video, sử dụng build_sam2_video_predictor().
Đặt hình ảnh/video: Sử dụng phương thức set_image() của bộ dự đoán cho hình ảnh hoặc init_state() cho video.
Cung cấp các gợi ý: Chỉ định các điểm, hộp hoặc mặt nạ như là các gợi ý để chỉ ra các đối tượng bạn muốn phân đoạn.
Tạo mặt nạ: Gọi phương thức predict() của bộ dự đoán cho hình ảnh hoặc add_new_points() và propagate_in_video() cho video để tạo mặt nạ phân đoạn.
Xử lý kết quả: Mô hình sẽ trả về các mặt nạ phân đoạn mà bạn có thể sử dụng hoặc trực quan hóa theo nhu cầu.
Câu hỏi Thường gặp về Meta Segment Anything Model 2
SAM 2 là một mô hình AI tiên tiến được phát triển bởi Meta có khả năng phân đoạn các đối tượng trong cả hình ảnh và video. Nó xây dựng dựa trên mô hình SAM gốc, thêm khả năng phân đoạn video và cải thiện hiệu suất cho các ứng dụng tương tác, thời gian thực.
Xu hướng Lưu lượng Truy cập Hàng tháng của Meta Segment Anything Model 2
Meta Segment Anything Model 2 đã trải qua sự sụt giảm 13,7% về lưu lượng truy cập, với 1,187 triệu lượt truy cập. Mặc dù có những phát triển đáng kể về AI và việc tăng chi tiêu của Meta, ứng dụng độc lập Meta AI và các sáng kiến về hồ sơ người dùng được tạo bởi AI có thể chưa chuyển thành sự tương tác người dùng ngay lập tức cho sản phẩm cụ thể này.
Xem lịch sử lưu lượng truy cập
Bài viết phổ biến
Reve 1.0: Trình tạo ảnh AI mang tính cách mạng và cách sử dụng
Mar 31, 2025
Gemma 3 của Google: Khám phá Mô hình AI Hiệu quả Nhất Hiện nay | Hướng dẫn Cài đặt và Sử dụng 2025
Mar 18, 2025
Cách Nhận Mã Mời AI Agent Manus | Hướng Dẫn Mới Nhất 2025
Mar 12, 2025
Mã giảm giá Merlin AI miễn phí tháng 3 năm 2025 và cách sử dụng | AIPURE
Mar 10, 2025
Công cụ AI Mới nhất Tương tự Meta Segment Anything Model 2
Erase BG
Erase BG là một công cụ trực tuyến miễn phí, được hỗ trợ bởi AI, tự động xóa nền từ hình ảnh với hỗ trợ lên đến độ phân giải 4K, không yêu cầu tài khoản hay kỹ năng đặc biệt.
T-Rex Label
T-Rex Label là một công cụ gán nhãn tự động được hỗ trợ bởi AI, cách mạng hóa việc chú thích dữ liệu với gán nhãn một lần nhấp, các gợi ý hình ảnh tương tác và cải thiện hiệu suất lên đến 99%.
AI Disturbance Overlay
AI Disturbance Overlay là một công cụ sáng tạo áp dụng tiếng ồn không thể nhận thấy vào các tác phẩm nghệ thuật kỹ thuật số để bảo vệ chúng khỏi việc sao chép AI trong khi vẫn bảo tồn chất lượng hình ảnh của chúng cho người xem.
StockPhoto
StockPhoto là một ứng dụng sáng tạo biến đổi hình ảnh kho thành những bức ảnh độc đáo bằng công nghệ AI, cung cấp tải xuống không giới hạn với một gói đăng ký hàng tháng.
Công cụ AI Phổ biến Giống Meta Segment Anything Model 2
Topaz AI Gigapixel
Topaz Gigapixel AI là một phần mềm phóng to ảnh mạnh mẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cấp hình ảnh lên đến 600% trong khi vẫn duy trì và nâng cao chất lượng chi tiết.
GeoSpy
GeoSpy AI là một công cụ định vị địa lý tiên tiến được hỗ trợ bởi AI, phân tích hình ảnh để xác định nơi chúng có khả năng được chụp, cung cấp ước lượng vị trí chính xác và thông tin tình báo.
AI Image Enlarger
AI Image Enlarger là một công cụ trực tuyến sử dụng trí tuệ nhân tạo để phóng to và cải thiện hình ảnh mà không mất chất lượng, hỗ trợ phóng to lên đến 800%.
Magnific AI
Magnific AI là một bộ tăng cường và nâng cao hình ảnh được hỗ trợ bởi AI, biến đổi hình ảnh thành các phiên bản độ phân giải cao hơn với các chi tiết được thêm vào.
Xem thêm