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Segment-Anything-CLIP

整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架

segment-anythingCLIP图像分割计算机视觉人工智能Github开源项目

项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能，构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码，并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度，还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。

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介绍相关项目
Long-CLIP - CLIP模型长文本处理能力升级 显著提升图像检索效果
AI模型CLIPGithubLong-CLIP开源项目文本-图像检索零样本分类
Long-CLIP项目将CLIP模型的最大输入长度从77扩展到248，大幅提升了长文本图像检索性能。在长标题文本-图像检索任务中，R@5指标提高20%；传统文本-图像检索提升6%。这一改进可直接应用于需要长文本处理能力的各类任务，为图像检索和生成领域带来显著进展。
tokenize-anything - 基于视觉提示的多功能区域分割识别和描述模型
AI分割识别GithubTAP多任务处理开源项目灵活提示视觉语言模型
Tokenize Anything via Prompting是一个多功能视觉模型，可通过点、框和草图等视觉提示对图像中的任意区域进行分割、识别和描述。该模型利用SA-1B数据集和预训练的EVA-CLIP模型进行训练，具备强大的语义理解能力。其模块化设计支持多样化的视觉语言任务，可自定义预测器和异步处理流程，适用于各种应用场景。
Segment Anything Model - 一键智能识别与分割图像中的对象
AIAI工具AI开发Meta AISegment Anything Model图像分割模型训练热门零次训练
Meta AI推出的Segment Anything Model (SAM)，能够一键从图像中分割任意对象。此AI模型具备零样本泛化能力，可处理未知对象和图像，适用于视频追踪、图像编辑等多种应用场景。
Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案
Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类
Chinese-CLIP项目，基于大规模中文图文对数据，专门针对中文领域的特点进行优化，提供高效的图文特征计算与相似度测算，实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型，包括ViT与ResNet结构，并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升，为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。
AltCLIP - AltCLIP提升中英文视觉语言理解的双语模型
AltCLIPCLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion双语模型开源项目文本图像表示模型
AltCLIP是一个双语CLIP模型，通过平行知识蒸馏和双语对比学习提升中英文视觉语言理解能力。在文本-图像检索任务中表现优异，为跨语言视觉应用提供了新可能。该模型支持AltDiffusion，可用于文本生成图像等应用。项目已开源代码和权重，并提供训练和使用说明。
SegmentAnythingin3D - NeRF模型的三维目标分割框架SA3D
3D分割GithubNeRFSA3DSAM开源项目计算机视觉
SA3D是一个创新的三维目标分割框架，基于神经辐射场(NeRF)模型。它允许用户通过单一视图的手动提示，快速获取目标对象的3D分割结果。SA3D支持点提示和文本提示输入，处理时间约为2分钟。该框架在建筑、室内场景和复杂物体等多种应用场景中展现了良好的适应性，为3D场景感知和虚拟现实内容创作提供了新的可能。项目还包含直观的图形界面，便于研究人员和开发者进行快速实验和应用开发。
clip-as-service - 一种低延迟、高可扩展性的用于嵌入图像和文本的服务
CLIP-as-serviceGithub图像嵌入多模态解决方案开源项目文本嵌入神经搜索
CLIP-as-service是一款以神经网络为基础，专注于提供高效且易于扩展的图像和文本嵌入服务。其面向大规模数据处理，支持多种并发请求，适合集成到各种神经网络搜索框架中。这个服务通过简洁的API和自动负载均衡，让用户无需深厚技术背景即可便捷使用。同时，该服务能与Jina和DocArray等神经搜索生态系统紧密结合，助力开发者快速部署多模态和跨模态应用。
lang-seg - 语言驱动的零样本语义图像分割模型
CLIPGithubLSeg开源项目计算机视觉语义分割零样本学习
LSeg是一种语言驱动的语义图像分割模型，结合文本编码器和Transformer图像编码器。它能将描述性标签与图像像素对齐，实现高效零样本分割。LSeg在多个数据集上表现出色，无需额外训练即可泛化到新类别。该模型在固定标签集上可与传统算法媲美，为语义分割任务提供了灵活有力的解决方案。
sd-webui-segment-anything - 对任何内容进行分段以获得稳定的扩散 WebUI
ControlNetGithubGroundingDINOSAM-HQStable Diffusion WebUIsegment anything开源项目
此扩展结合了Stable Diffusion WebUI、ControlNet扩展，以及Segment Anything和GroundingDINO等高级分割模型，提升了图像修复、语义分割和LoRA/LyCORIS训练集创建功能。支持自动图像抠图及API的全面重构，单张图像处理和自动生成分割掩码更加便捷。最新版本增强了多个分割模型的支持，并优化了CPU和GPU的运行性能。
TinyCLIP-ViT-8M-16-Text-3M-YFCC15M - 高效压缩CLIP模型的跨模态蒸馏方法
CLIPGithubHuggingfaceTinyCLIP图像分类开源项目模型视觉语言预训练跨模态蒸馏
TinyCLIP是一种创新的跨模态蒸馏方法，专门用于压缩大规模语言-图像预训练模型。该方法通过亲和力模仿和权重继承两项核心技术，有效利用大规模模型和预训练数据的优势。TinyCLIP在保持comparable零样本性能的同时，显著减少了模型参数，实现了速度和精度的最佳平衡。这一技术为高效部署CLIP模型提供了实用解决方案，在计算资源受限的场景下尤其有价值。
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