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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

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-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架
CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉
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。
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。
grounded-segment-anything-colab - 图像分割与编辑工具 支持多种inpainting模型
AI视觉ColabGithubGrounded-Segment-Anythinginpainting图像分割开源项目
grounded-segment-anything-colab是一个基于IDEA-Research项目的图像处理工具,集成了图像分割和编辑功能。该工具支持多种inpainting模型,包括runwayml/stable-diffusion-inpainting和自定义16位模型。项目提供Colab教程,方便用户进行图像分割和编辑操作。此工具为图像处理提供了灵活高效的解决方案。
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。
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。
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。
SegmentAnything3D - Segment Anything技术在3D场景中的创新应用
3D感知GithubSegment Anything 3D图像分割开源项目点云处理计算机视觉
SAM3D项目将Segment Anything技术扩展到3D感知领域,通过将2D图像分割信息转移到3D空间,为3D场景理解提供新思路。该项目结合SAM生成掩码、点云合并和区域合并等技术,实现2D到3D的有效转换。SAM3D不仅拓展了计算机视觉的应用范围,也为3D场景分析和理解开辟了新的研究方向。
Awesome-Anything - 通用AI方法的精选资源库
GithubSegment Anything人工智能图像分割开源项目目标检测计算机视觉
Awesome-Anything是一个精选的通用人工智能资源库,涵盖对象分割、图像生成、3D处理、模型优化和多任务学习等领域。该项目汇集了各种创新技术和工具,为AI研究和开发提供全面支持,助力人工智能技术的进步。
segment-geospatial - 用于地理空间数据分割的Python工具包
GeoTIFFGithubPythonsegment-geospatial分割模型开源项目遥感
segment-geospatial是一个基于Segment Anything Model (SAM) 用于地理空间数据分割的Python包,旨在通过最少的编码简化数据分析流程。它支持从Tile Map Service (TMS)服务器下载地图瓦片并创建GeoTIFF文件,使用SAM和HQ-SAM分割GeoTIFF文件,创建交互式标记,保存分割结果为常见矢量格式并在交互地图上显示。segment-geospatial提供丰富的示例和教程,方便用户使用,并在PyPI和conda-forge上可用,适用于各种计算环境。
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