#视觉语言融合

EVF-SAM

EVF-SAM项目通过早期视觉语言融合技术扩展了SAM模型的能力，实现高精度的文本引导图像分割。该模型在T4 GPU上可在几秒内完成推理，计算效率高。最新版本基于SAM-2支持视频分割，展现了零样本文本引导视频分割能力。EVF-SAM在多个数据集上表现出色，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。

evf-sam2-multitask

EVF-SAM项目引入了早期视觉语言融合技术，旨在优化文本引导的图像分割任务。通过有效结合视觉与语言信息，该技术显著提升了分割的精确度和效率。项目提供了模型检查点，使用者可通过源代码中的'inference.py'文件了解具体应用方法。值得注意的是，当前版本需要从源代码直接导入模型脚本，尚不支持'AutoModel.from_pretrained(...)'功能。

evf-sam2

EVF-SAM项目利用早期视觉语言融合技术，提高了文本引导的Segment Anything Model性能。该开源项目为图像和视频分割任务提供解决方案，支持文本提示输入。用户可在GitHub获取源代码，通过inference.py和inference_video.py文件了解使用方法。目前需从源代码导入模型脚本，尚不支持AutoModel.from_pretrained(...)功能。