CV大模型应用：Grounded-Segment-Anything实现目标分割、检测与风格迁移

Grounded-Segment-Anything实现目标分割、检测与风格迁移

一、Segment-Anything介绍

代码链接：https://github.com/facebookresearch/segment-anything

论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02643

官网地址：https://segment-anything.com/

继2023年4月5日meta AI发布了Segment Anything的论文和源码后，在github上已经超过了25.3k个⭐️

号称分割一切的此模型，打破了传统的分割任务思路，将CV界震撼。不少大佬们也是开始了这个分割大模型的研究与应用。Segment Anything只针对分割任务，那么我们的物体检测、识别也可以与其结合使用。

二、Grounded-Segment-Anything

1、简介

代码链接：https://github.com/camenduru/grounded-segment-anything

这个项目背后的核心思想是结合不同模型的优势，以构建一个非常强大的管道来解决复杂的问题。值得一提的是，这是一个组合强专家模型的工作流程，其中所有部分可以单独使用，也可以组合使用，并且可以替换为任何类似但不同的模型

比如用GLIP或其他探测器替换Grounding DINO /用ControlNet替换Stable-Diffusion /与ChatGPT组合。

比如官方提供的给“坤坤”换衣服，真实完美搭配！

接下来我将演示如何运行在线的项目。如果想要像在segment Anything官网跑一个demo图片，我们可以进到其colab中来在线运行这个demo

2、测试

首先进入其在线运行地址：https://github.com/camenduru/grounded-segment-anything-colab

打开后，点击colab中的open in colab进入jupyter notebook

首先得确保你有一个能够正常登录的Google账号，在右上角点击展开并登录。已经登录那么可以直接点击连接按钮，并稍等片刻。

连接成功后即可运行代码

等待运行完成后，运行下一个代码块

出现下方链接后点进去即可运行demo（两个都可以）

进入demo之后我们可以传入图片，并输入描述的内容

分割任务例如：a door /a person

描绘任务例如：A man in a jacket

但毕竟是免费的在线运行平台，右侧执行的速度会很慢，取决于分配给你的算力大小。如果需要处理比较复杂的图像或输入的关键词，可能会显示算力不够。

下面是我在上课时随意拍了张照片并传入，运行的一个简单分割demo处理结果（用了5分钟，输入为：a door）

可见，结合GPT、Segment Anything与detection

官方使用inpaint绘制运行结果，传入的目标是 one girl

渲染语句是：mermaid with beautiful face（美丽的美人鱼）

就将检测出的一个女孩渲染成了美人鱼。

但我这里没有运行出来绘制的功能，可能是因为目前模型才刚刚试运行两天，不足以免费让我们跑这种费算力的模型，只能说期待后续的优化吧。