人工智能与算法学习
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最强Zero-Shot视觉应用：Grounding DINO+Segment Anything+Stable Diffusion

借着Meta发布的Segment Anything视觉大模型，跟朋友们做了一个最强Zero-Shot视觉应用：最强的Zero-Shot检测器，最强的Zero-Shot分割器，最强的Zero-Shot生成器，三合一模型简称为Grounded-SAM。

代码地址如下：

https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything

三种类型的模型可以分开使用，也可以组合式使用，组建出强大的视觉工作流模型，整个工作流拥有了检测一切，分割一切，生成一切的能力。

Grounded SAM

最强Zero-Shot视觉应用：Grounding DINO+Segment Anything+Stable Diffusion_第1张图片

最强Zero-Shot视觉应用：Grounding DINO+Segment Anything+Stable Diffusion_第2张图片

借助Grounding DINO强大的Zero-Shot检测能力，Grounded SAM可以通过文本描述就可以找到图片中的任意物体，然后通过Segment Anything强大的分割能力，细粒度的分割出mask，最后还可以利用Stable Diffusion对分割出来的区域做可控的文图生成。

Grounding DINO例子

最强Zero-Shot视觉应用：Grounding DINO+Segment Anything+Stable Diffusion_第3张图片

Grounded-Segment-Anything例子

最强Zero-Shot视觉应用：Grounding DINO+Segment Anything+Stable Diffusion_第4张图片

Gradio APP

最强Zero-Shot视觉应用：Grounding DINO+Segment Anything+Stable Diffusion_第5张图片

同时我们还提供了可视化网页，可以更方便的尝试各种例子。

更多例子

最强Zero-Shot视觉应用：Grounding DINO+Segment Anything+Stable Diffusion_第6张图片

Grounded-SAM未来的想象空间：

比如可控的自动的生成图像，构建新的数据集。

比如提供更强的基础模型与分割预训练。

比如引入GPT-4，进一步激发视觉大模型的潜力。

......

https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything

IDEA-Research/GroundingDINO

facebookresearch/segment-anything

END

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