Meta的「分割一切」模型橫空出世后，已經(jīng)讓圈內人驚呼CV不存在了。

就在SAM發(fā)布后一天，國內團隊在此基礎上搞出了一個進化版本「Grounded-SAM」。

注：項目的logo是團隊用Midjourney花了一個小時做的

Grounded-SAM把SAM和BLIP、Stable Diffusion集成在一起，將圖片「分割」、「檢測」和「生成」三種能力合一，成為最強Zero-Shot視覺應用。

網(wǎng)友紛紛表示，太卷了！

谷歌大腦的研究科學家、滑鐵盧大學計算機科學助理教授Wenhu Chen表示「這也太快了」。

AI大佬沈向洋也向大家推薦了這一最新項目：

Grounded-Segment-Anything：自動檢測、分割和生成任何有圖像和文本輸入的東西。邊緣分割可以進一步改進。

截至目前，這個項目在GitHub上已經(jīng)狂攬2k星。

檢測一切，分割一切，生成一切

上周，SAM的發(fā)布讓CV迎來了GPT-3時刻。甚至，Meta AI聲稱這是史上首個圖像分割基礎模型。

該模型可以在統(tǒng)一的框架prompt encoder內，指定一個點、一個邊界框、一句話，直接一鍵分割出任何物體。

SAM具有廣泛的通用性，即具有了零樣本遷移的能力，足以涵蓋各種用例，不需要額外訓練，就可以開箱即用地用于新的圖像領域，無論是水下照片，還是細胞顯微鏡。

由此可見，SAM可以說是強到發(fā)指。

而現(xiàn)在，國內研究者基于這個模型想到了新的點子，將強大的零樣本目標檢測器Grounding DINO與之結合，便能通過文本輸入，檢測和分割一切。

借助Grounding DINO強大的零樣本檢測能力，Grounded SAM可以通過文本描述就可以找到圖片中的任意物體，然后通過SAM強大的分割能力，細粒度的分割出mas。

最后，還可以利用Stable Diffusion對分割出來的區(qū)域做可控的文圖生成。

再Grounded-SAM具體實踐中，研究者將Segment-Anything與3個強大的零樣本模型相結合，構建了一個自動標注系統(tǒng)的流程，并展示出非常非常令人印象深刻的結果！

這一項目結合了以下模型：

· BLIP：強大的圖像標注模型

· Grounding DINO：最先進的零樣本檢測器

· Segment-Anything：強大的零樣本分割模型

· Stable-Diffusion：出色的生成模型?

所有的模型既可以組合使用，也可以獨立使用。組建出強大的視覺工作流模型。整個工作流擁有了檢測一切，分割一切，生成一切的能力。

該系統(tǒng)的功能包括：

BLIP+Grounded-SAM=自動標注器

使用BLIP模型生成標題，提取標簽，并使用Ground-SAM生成框和掩碼:

· 半自動標注系統(tǒng)：檢測輸入的文本，并提供精確的框標注和掩碼標注。

· 全自動標注系統(tǒng)：?

首先使用BLIP模型為輸入圖像生成可靠的標注，然后讓Grounding DINO檢測標注中的實體，接著使用SAM在其框提示上進行實例分割。

Stable Diffusion+Grounded-SAM=數(shù)據(jù)工廠

· 用作數(shù)據(jù)工廠生成新數(shù)據(jù)：可以使用擴散修復模型根據(jù)掩碼生成新數(shù)據(jù)。?

Segment Anything+HumanEditing

在這個分支中，作者使用Segment Anything來編輯人的頭發(fā)/面部。

· SAM+頭發(fā)編輯?

· SAM+時尚編輯?

作者對于Grounded-SAM模型提出了一些未來可能的研究方向：

自動生成圖像以構建新的數(shù)據(jù)集；分割預訓練的更強大的基礎模型；與(Chat-)GPT模型的合作；一個完整的管道，用于自動標注圖像（包括邊界框和掩碼），并生成新圖像。

作者介紹

Grounded-SAM項目其中的一位研究者是清華大學計算機系的三年級博士生劉世隆。

他近日在GitHub上介紹了自己和團隊一起做出的最新項目，并稱目前還在完善中。

現(xiàn)在，劉世隆是粵港澳大灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟研究院（IDEA研究院），計算機視覺與機器人研究中心的實習生，由張磊教授指導，主要研究方向為目標檢測，多模態(tài)學習。

在此之前，他于2020年獲得了清華大學工業(yè)工程系的學士學位，并于2019年在曠視實習過一段時間。

個人主頁：?http://www.lsl.zone/?

順便提一句，劉世隆也是今年3月份發(fā)布的目標檢測模型Grounding DINO的一作。

此外，他的4篇論文中了CVPR 2023，2篇論文被ICLR 2023接收，1篇論文被AAAI 2023接收。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.05499.pdf

而劉世隆提到的那位大佬——任天和，目前在IDEA研究院擔任計算機視覺算法工程師，也由張磊教授指導，主要研究方向為目標檢測和多模態(tài)。

此外，項目的合作者還有，中國科學院大學博士三年級學生黎昆昌，主要研究方向為視頻理解和多模態(tài)學習；IDEA研究院計算機視覺與機器人研究中心實習生曹赫，主要研究方向為生成模型；以及阿里云高級算法工程師陳佳禹。

任天和、劉世隆 

安裝運行 

項目需要安裝python 3.8及以上版本，pytorch 1.7及以上版本和torchvision 0.8及以上版本。此外，作者強烈建議安裝支持CUDA的PyTorch和TorchVision。

安裝Segment Anything：

python -m pip install -e segment_anything

安裝GroundingDINO：

python -m pip install -e GroundingDINO

安裝diffusers：

pip install --upgrade diffusers[torch]

安裝掩碼后處理、以COCO格式保存掩碼、example notebook和以ONNX格式導出模型所需的可選依賴。同時，項目還需要jupyter來運行example notebook。

pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx ipykernel

Grounding DINO演示

下載groundingdino檢查點：

cd Grounded-Segment-Anything
wget https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO/releases/download/v0.1.0-alpha/groundingdino_swint_ogc.pth

運行demo：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python grounding_dino_demo.py \
  --config GroundingDINO/groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py \
  --grounded_checkpoint groundingdino_swint_ogc.pth \
  --input_image assets/demo1.jpg \
  --output_dir "outputs" \
  --box_threshold 0.3 \
  --text_threshold 0.25 \
  --text_prompt "bear" \
  --device "cuda"

模型預測可視化將保存在output_dir中，如下所示：

Grounded-Segment-Anything+BLIP演示

自動生成偽標簽很簡單：

1. 使用BLIP（或其他標注模型）來生成一個標注。

2. 從標注中提取標簽，并使用ChatGPT來處理潛在的復雜句子。

3. 使用Grounded-Segment-Anything來生成框和掩碼。

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python automatic_label_demo.py \
  --config GroundingDINO/groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py \
  --grounded_checkpoint groundingdino_swint_ogc.pth \
  --sam_checkpoint sam_vit_h_4b8939.pth \
  --input_image assets/demo3.jpg \
  --output_dir "outputs" \
  --openai_key your_openai_key \
  --box_threshold 0.25 \
  --text_threshold 0.2 \
  --iou_threshold 0.5 \
  --device "cuda"

偽標簽和模型預測可視化將保存在output_dir中，如下所示：

Grounded-Segment-Anything+Inpainting演示

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python grounded_sam_inpainting_demo.py \
  --config GroundingDINO/groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py \
  --grounded_checkpoint groundingdino_swint_ogc.pth \
  --sam_checkpoint sam_vit_h_4b8939.pth \
  --input_image assets/inpaint_demo.jpg \
  --output_dir "outputs" \
  --box_threshold 0.3 \
  --text_threshold 0.25 \
  --det_prompt "bench" \
  --inpaint_prompt "A sofa, high quality, detailed" \
  --device "cuda"

Grounded-Segment-Anything+Inpainting Gradio APP

python gradio_app.py

作者在此提供了可視化網(wǎng)頁，可以更方便的嘗試各種例子。

網(wǎng)友評論

對于這個項目logo，還有個深層的含義：

一只坐在地上的馬賽克風格的熊。坐在地面上是因為ground有地面的含義，然后分割后的圖片可以認為是一種馬賽克風格，而且馬塞克諧音mask，之所以用熊作為logo主體，是因為作者主要示例的圖片是熊。

看到Grounded-SAM后，網(wǎng)友表示，知道要來，但沒想到來的這么快。

項目作者任天和稱，「我們用的Zero-Shot檢測器是目前來說最好的?！?/span>

未來，還會有web demo上線。

最后，作者表示，這個項目未來還可以基于生成模型做更多的拓展應用，例如多領域精細化編輯、高質量可信的數(shù)據(jù)工廠的構建等等。歡迎各個領域的人多多參與。