lang-segment-anything

基于文本提示的开源图像分割工具

Language Segment-Anything 图像分割对象检测深度学习计算机视觉 Github 开源项目

Lang-segment-anything是一个开源项目，结合实例分割和文本提示功能，用于生成图像中特定对象的掩码。该工具基于Meta的segment-anything模型和GroundingDINO检测模型，实现了零样本文本到边界框的对象检测。项目支持自定义文本提示进行精确对象分割，并可在Lightning AI应用平台上部署。这一工具为图像分析和对象识别提供了新的解决方案。

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介绍相关项目

comfyui_segment_anything - 基于 GroundingDino 和 SAM，使用语义字符串来分割图像中的任何元素

ComfyUIGithubPython依赖segment下载开源项目模型

ComfyUI Segment Anything项目在ComfyUI框架下实现了核心功能，并提供详细的Python依赖安装指南和模型下载方式，确保与sd-webui-segment-anything一致。用户可以通过pip命令快速安装所需依赖，并自动或手动下载BERT、GroundingDino和SAM模型。如下载速度较慢，可设置代理加速。项目欢迎社区贡献，用户可以通过fork和pull request参与代码改进。

segment-anything-fast - 高性能图像分割模型加速框架

AI模型加速GithubPyTorchSegment Anything图像分割开源项目推理优化

segment-anything-fast是基于Facebook's segment-anything的优化版本，专注于提高图像分割模型的性能。通过整合bfloat16、torch.compile和自定义Triton内核等技术，该项目显著提升了模型推理速度。它支持多种优化方法，如动态int8对称量化和2:4稀疏格式，同时保持了简单的安装和使用流程。这使得开发者能够轻松替换原始segment-anything，实现更高效的图像分割。该优化框架适用于需要实时或大规模图像分割处理的应用，如自动驾驶、医疗影像分析或视频编辑等领域，可显著提高处理效率和资源利用率。

awesome-segment-anything - Segment Anything项目研究进展

GithubInpaintingSegment Anything医疗图像分割开源项目计算机视觉项目专有名称

本项目专注于追踪和总结Segment Anything在计算机视觉领域的最新研究进展，内容涵盖基准模型论文、衍生论文和衍生项目，覆盖医学影像分割、视频帧插值、低层视觉、图像插补等多个领域。如觉得本资源库有帮助，请星标或分享。这里提供最新的项目更新和丰富的资源链接，助力进一步研究和应用。

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。

segment-anything-2 - 新一代图像和视频分割基础模型

AI模型GithubSAM 2图像分割开源项目视频分割计算机视觉

SAM 2是Meta AI研发的图像和视频分割基础模型,扩展了SAM的功能。它采用transformer架构和流式内存,实现实时视频处理。通过模型循环数据引擎,研究团队构建了大规模视频分割数据集SA-V。SAM 2在多种视觉任务中展现出卓越性能,为计算机视觉领域带来新的可能。

Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once - 基于多模态提示的图像分割模型

GithubSEEM交互式分割图像处理多模态开源项目

SEEM是一种新型图像分割模型,支持多种交互方式如点击、框选、涂鸦、文本和音频提示。该模型可接受任意组合的提示输入,精确分割图像中的目标对象并赋予语义标签。SEEM采用统一架构,具备多模态交互、语义理解和泛化能力,为图像分割任务提供了灵活通用的解决方案。

clipseg-rd64-refined - 基于文本和图像提示的先进图像分割策略

CLIPSegGithubHuggingface一样本学习图像分割复杂卷积开源项目模型零样本学习

该模型引入先进的复杂卷积技术，支持零样本和单样本图像分割。结合文本与图像提示，该模型在图像分析中提供高效且准确的分割性能。

Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统

AI视觉GithubSAM-Track交互式分割开源项目目标跟踪视频分割

Segment-and-Track-Anything是一个专注于视频中任意对象分割和追踪的开源项目。该系统集成了SAM模型的关键帧分割能力和DeAOT模型的多目标追踪功能。它支持自动检测新对象、交互式修改、文本提示等多种操作模式，适用于街景分析、增强现实、细胞追踪等领域。项目提供了直观的WebUI界面和灵活的参数设置，使用户能够轻松实现复杂的视频对象分割和追踪任务。

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。

sam-vit-huge - SAM 革新性的通用图像分割模型

AI模型GithubHuggingfaceSAM图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉

Segment Anything Model (SAM) 是Facebook Research开发的先进图像分割模型。它能根据点或框等简单提示生成精确的对象蒙版，在1100万图像和11亿蒙版的大规模数据集上训练。SAM具备强大的零样本迁移能力，可应用于多种分割任务。模型由视觉编码器、提示编码器和蒙版解码器构成，既可生成单个目标蒙版，也能自动分割整图所有对象。SAM为计算机视觉领域带来了新的可能性。

相关项目

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