本文分享自华为云社区《绘制一切》，作者：雨落无痕。绘制一切-InpaintAnything相关链接：Notebook案例地址：绘制一切AIGallery：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/home.html也可通过AIGallery，搜索【绘制一切】一键体验！InpaintAnything通过一键点击标记选定对象，即可实现移除指定对象、填补指定对象、替换一切场景，涵盖了包括目标移除、目标填充、背景替换等在内的多种典型图像修补应用场景。它的整体框架如图所示：InpaintAnything工作原理InpaintAnything结
使用提供的amg.py生成测试图片mask将多个mask拼接到一起，并改变每个png中白色区域像素值颜色importnumpyasnpfromPILimportImageimportosimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImageColordefcompose_images(img_path):masks_file_list=os.listdir(img_path)formask_fileinmasks_file_list:mask_path=os.path.join(img_path,mask_file)png_num=len(os.listd
下载插件sd-webui-segment-anythingcd/home/yeqiang/Downloads/ai/stable-diffusion-webui/extensionsgitclonehttps://github.com/continue-revolution/sd-webui-segment-anything.git下载分割模型(segmentationmodels):显存只有6G，选择l版本cd/home/yeqiang/Downloads/ai/stable-diffusion-webui/mkdirmodels/samcdmodels/sam#wgethttps://dl
一、论文研究领域：图像分割(3D)论文：SegmentAnythingin3DwithNeRFsSubmittedon24Apr2023(v1),lastrevised1Jun2023(thisversion,v3)ComputerVisionandPatternRecognition(cs.CV)nvos数据集论文链接二、论文概要三、全文翻译使用NeRFs在3D中分割任何内容摘要最近，SegmentAnythingModel（SAM）作为一种强大的视觉基础模型出现，它能够分割2D图像中的任何东西。本文的目的是推广SAM分割三维物体。我们设计了一种高效的解决方案，而不是复制3D中昂贵的数据采集
img总览大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，欢迎大家交流~继MetaAI的SAM后，OPPO研究院发布识别一切模型（RecognizeAnythingModel，RAM）：项目链接：https://recognize-anything.github.io/Demo链接：https://huggingface.co/spaces/xinyu1205/Tag2Text源码链接：https://github.com/xinyu1205/recognize-anything论文链接：https://arxiv.org/p
文章目录一、前言二、安装2.1基本要求2.2InstallSegmentAnything三、代码使用示例3.1AutomaticallygeneratingobjectmaskswithSAM3.2EnvironmentSet-up3.3显示标注3.4图像示例3.5Automaticmaskgeneration3.6Automaticmaskgenerationoptions一、前言目前代码已经开源！SegmentAnythingModel（SAM）可以从输入提示（如点或框）生成高质量的物体遮罩，并且可以用于为图像中的所有物体生成遮罩。它在一个包含1100万张图像和10亿个遮罩的数据集上进行了
不得不说，最近的AI技术圈很火热，前面的风头大都是chatGPT的，自从前提Meta发布了可以分割一切的CV大模型之后，CV圈也热起来了，昨天只是初步了解了一下SAM，然后写了一篇基础介绍说明的博客，早上一大早起来已经有2k左右的阅读量了。 我果断跑去官方项目地址看下： 好恐怖的增长速度，昨天写博客的时候也不到6k，今天一早已经翻一倍，估计随着这波宣传推广后，会迎来更加恐怖的增长，说明大家对他还是满怀期待的。今天主要是下载了官方的源码，想要自己实践使用一下预测提示输入这样的效果。在官方的介绍中可以看到： 可以有两种使用当时，这里我先实践使用的是第一种的方式，我使用的测试图片也是官方源码附带的，
不得不说，最近的AI技术圈很火热，前面的风头大都是chatGPT的，自从前提Meta发布了可以分割一切的CV大模型之后，CV圈也热起来了，昨天只是初步了解了一下SAM，然后写了一篇基础介绍说明的博客，早上一大早起来已经有2k左右的阅读量了。 我果断跑去官方项目地址看下： 好恐怖的增长速度，昨天写博客的时候也不到6k，今天一早已经翻一倍，估计随着这波宣传推广后，会迎来更加恐怖的增长，说明大家对他还是满怀期待的。今天主要是下载了官方的源码，想要自己实践使用一下预测提示输入这样的效果。在官方的介绍中可以看到： 可以有两种使用当时，这里我先实践使用的是第一种的方式，我使用的测试图片也是官方源码附带的，
文章目录一、Intruduction二、SegmentAnythingTask三、SegmentAnythingModel四、SegmentAnythingDataEngine五、SegmentAnythingDataset六、SegmentAnythingRAIAnalysis七、Zero-shotTransferExperiments7.1zero-shotsinglepointvalidmaskevaluation7.2zero-shotedgedetection7.3zero-shotobjectdetection7.4zero-shotinstancesegmentation7.5z
文章目录一、Intruduction二、SegmentAnythingTask三、SegmentAnythingModel四、SegmentAnythingDataEngine五、SegmentAnythingDataset六、SegmentAnythingRAIAnalysis七、Zero-shotTransferExperiments7.1zero-shotsinglepointvalidmaskevaluation7.2zero-shotedgedetection7.3zero-shotobjectdetection7.4zero-shotinstancesegmentation7.5z
