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下一代视频和图像实时对象分割模型。

Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2)是Meta公司开发的下一代模型，用于视频和图像中的实时、可提示的对象分割。它实现了最先进的性能，并且支持零样本泛化，即无需定制适配即可应用于之前未见过的视觉内容。SAM 2的发布遵循开放科学的方法，代码和模型权重在Apache 2.0许可下共享，SA-V数据集也在CC BY 4.0许可下共享。

智能视频对象分割技术

SAM是一个先进的视频对象分割模型，它结合了光学流动和RGB信息，能够发现并分割视频中的移动对象。该模型在单对象和多对象基准测试中均取得了显著的性能提升，同时保持了对象的身份一致性。

利用 AI 技术，一键从图片中提取设计元素。

AI 智能图像分割是一款基于 Figma 的插件，利用先进的 Segment Anything 模型 (SAM) 和 🤗 Transformers.js 技术，为设计师和艺术家提供了一个交互式和精确的图像分割工具。它通过点击交互的方式，简化了从图像中提取对象或区域的过程，极大提升了设计效率，释放了创造力。该插件免费使用且开源，允许用户自定义并为其开发做出贡献。

一个统一的用于图像和视频对象分割的模型

UniRef是一个统一的用于图像和视频参考对象分割的模型。它支持语义参考图像分割(RIS)、少样本分割(FSS)、语义参考视频对象分割(RVOS)和视频对象分割(VOS)等多种任务。UniRef的核心是UniFusion模块,它可以高效地将各种参考信息注入到基础网络中。 UniRef可以作为SAM等基础模型的插件组件使用。UniRef提供了在多个基准数据集上训练好的模型,同时也开源了代码以供研究使用。

一种用于图像和视频的视觉分割基础模型。

Segment Anything Model 2 (SAM 2)是Meta公司AI研究部门FAIR推出的一个视觉分割模型，它通过简单的变换器架构和流式内存设计，实现实时视频处理。该模型通过用户交互构建了一个模型循环数据引擎，收集了迄今为止最大的视频分割数据集SA-V。SAM 2在该数据集上训练，提供了在广泛任务和视觉领域中的强大性能。

用于手术视频分割的先进模型

Segment Anything 2 for Surgical Video Segmentation 是一个基于Segment Anything Model 2的手术视频分割模型。它利用先进的计算机视觉技术，对手术视频进行自动分割，以识别和定位手术工具，提高手术视频分析的效率和准确性。该模型适用于内窥镜手术、耳蜗植入手术等多种手术场景，具有高精度和高鲁棒性的特点。

AI智能图像处理工具

Skyglass是一款AI智能图像处理工具，提供图像识别、图像增强、图像分割等功能，帮助用户快速优化和处理图像，提高工作效率。定价灵活，适用于个人用户和企业用户，定位于提供高效、简单易用的图像处理解决方案。

C++实现的零代码分割分割器

Sam是一个使用C++从头实现的图像分割模型。它能够对图像进行像素级分割,定位对象边界,无需任何额外代码和注释。Sam基于Meta的Segment Anything Model,利用Transformer架构进行端到端的图像分割预测。它提供了简单易用的C++接口,支持命令行和图形界面两种使用方式。Sam可以高效运行在CPU上,模型小巧,同时保证了良好的分割精度。它非常适合在需要高性能但无法使用GPU的嵌入式环境中部署和使用图像分割模型。

基于Segment-Anything-2和Segment-Anything-1的自动全视频分割工具

AutoSeg-SAM2是一个基于Segment-Anything-2（SAM2）和Segment-Anything-1（SAM1）的自动全视频分割工具，它能够对视频中的每个对象进行追踪，并检测可能的新对象。该工具的重要性在于它能够提供静态分割结果，并利用SAM2对这些结果进行追踪，这对于视频内容分析、对象识别和视频编辑等领域具有重要意义。产品背景信息显示，它是由zrporz开发的，并且是基于Facebook Research的SAM2和zrporz自己的SAM1。价格方面，由于这是一个开源项目，因此它是免费的。

零镜像分割框架

pix2gestalt是一个用于零镜像分割的框架，通过学习估计部分可见对象的整体形状和外观。利用大规模扩散模型，并将它们的表示转移到这一任务，学习用于在具有挑战性的零镜像情况下重建整个对象的条件扩散模型，包括打破自然和物理先验的艺术等例子。我们使用合成策划的数据集作为训练数据，其中包含遮挡对象及其完整对应物。实验证明，我们的方法在已建立的基准测试上优于监督基线。此外，我们的模型还可用于显著改善现有对象识别和三维重建方法在存在遮挡的情况下的性能。

图片和视频的通用对象基础模型

GLEE 是一个针对图片和视频的通用对象基础模型，通过统一的框架实现了定位和识别图像和视频中的对象，并能应用于各种对象感知任务。GLEE 通过联合训练来自不同监督水平的各种数据源，形成通用的对象表示，在保持最先进性能的同时，能够有效地进行零样本迁移和泛化。它还具备良好的可扩展性和鲁棒性。

AI内容替换框架，保留对象身份

ReplaceAnything是一款基于AI的框架，可用于生成新内容并保持用户指定对象的身份。它适用于各种场景，如人物替换、服装替换和背景替换。该框架利用人工智能技术，可以精确地识别和替换图像中的对象，同时保持对象的身份不变。ReplaceAnything具有高度的灵活性和准确性，可以广泛应用于图像处理领域。

InternVL3开源：7种尺寸覆盖文、图、视频处理，多模态能力扩展至工业图像分析

InternVL3是由OpenGVLab开源发布的多模态大型语言模型（MLLM），具备卓越的多模态感知和推理能力。该模型系列包含从1B到78B共7个尺寸，能够同时处理文字、图片、视频等多种信息，展现出卓越的整体性能。InternVL3在工业图像分析、3D视觉感知等领域表现出色，其整体文本性能甚至优于Qwen2.5系列。该模型的开源为多模态应用开发提供了强大的支持，有助于推动多模态技术在更多领域的应用。

使用ComfyUI节点实现图像分割的库

ComfyUI-segment-anything-2是一个基于segment-anything-2模型的图像分割库，它允许用户通过ComfyUI节点轻松实现图像分割功能。该库目前处于开发阶段，但功能已经基本可用。它通过自动下载模型并集成到ComfyUI中，为用户提供了一个简单易用的图像分割解决方案。

AI视频和图像处理工具

Cartoonify是一款提供AI视频和图像处理工具的网站，其中包括视频编辑、字幕生成、表情包制作、视频裁剪等功能。其中的Cartoonify项目是一个基于人工智能的图片转换为手绘卡通风格的实验项目，用户可以上传图片并获得卡通风格的输出。由于服务器成本上升，该项目于2023年停止运营，但很多功能已经整合到Cartoonify的主要产品中。

AI 图像擦除器，轻松删除照片中不需要的人、物体、文字和水印。

AI 图像擦除器是一款基于人工智能技术的工具，能够快速、简单地从照片中删除不需要的内容，提高照片的整体质量。该工具操作简便，免费使用，适用于个人和专业用户。

强悍的实时图像生成

StreamDiffusion 是一种用于实时交互式生成的创新扩散管道。它为当前基于扩散的图像生成技术引入了显著的性能增强。StreamDiffusion 通过高效的批处理操作简化数据处理流程。它提供了改进的引导机制，最小化计算冗余。通过先进的过滤技术提高 GPU 利用率。它还有效地管理输入和输出操作，以实现更顺畅的执行。StreamDiffusion 优化了缓存策略，提供了多种模型优化和性能增强工具。

视频处理工具，实现从图像到视频的转换。

ComfyUI-CogVideoXWrapper 是一个基于Python的视频处理模型，它通过使用T5模型进行视频内容的生成和转换。该模型支持从图像到视频的转换工作流程，并在实验阶段展现出有趣的效果。它主要针对需要进行视频内容创作和编辑的专业用户，尤其是在视频生成和转换方面有特殊需求的用户。

智能图像与视频分析

Visionati是一款完整的视觉分析工具包，提供全面的图像和视频描述、标签和内容过滤功能。与Google Vision、Amazon Rekognition、OpenAI等人工智能领域的领导者进行集成，保证了卓越的准确性和深度。这些功能可以将复杂的视觉内容转化为清晰、可行的洞察，用于数字营销、故事叙述和数据分析等领域。

细粒度对象切割工具，用于精确编辑图像。

finegrain-object-cutter 是一个基于Hugging Face Spaces平台的图像编辑工具，它利用先进的机器学习技术来实现对图像中对象的细粒度切割。该工具的主要优点在于其高精度和易用性，用户可以通过简单的操作来实现复杂的图像编辑任务。它特别适合需要对图像进行精细处理的设计师和开发者，可以广泛应用于图像编辑、增强现实、虚拟现实等领域。

多模态大型模型，处理文本、图像和视频数据

Valley是由字节跳动开发的尖端多模态大型模型，能够处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，比其他开源模型表现更优。在OpenCompass测试中，与同规模模型相比，平均得分大于等于67.40，在小于10B模型中排名第二。Valley-Eagle版本参考了Eagle，引入了一个可以灵活调整令牌数量并与原始视觉令牌并行的视觉编码器，增强了模型在极端场景下的性能。

AI驱动的图像分割工具，实现精准的背景与前景分离。

Matting by Generation是一个利用人工智能技术进行图像分割的在线工具。它能够识别图像中的前景和背景，实现精准分离，广泛应用于设计、视频制作和图像编辑等领域。产品的主要优点包括高效率、易操作和高质量的分割效果。

高精度图像分割技术，适用于多种场景。

BiRefNet是一款专注于高精度图像分割的模型，它利用双边参考技术实现高分辨率的二元图像分割。这项技术在教育、医疗、地理等多个领域都有广泛的应用，特别是在需要精确分割图像以进行进一步分析的场合，如医学成像、自动驾驶车辆等。

多模态大型模型，处理文本、图像和视频数据

Valley-Eagle-7B是由字节跳动开发的多模态大型模型，旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，并在OpenCompass测试中展现出与同规模模型相比的卓越性能。Valley-Eagle-7B结合了LargeMLP和ConvAdapter构建投影器，并引入了VisionEncoder，以增强模型在极端场景下的性能。

实时视频生成技术

PAB 是一种用于实时视频生成的技术，通过 Pyramid Attention Broadcast 实现视频生成过程的加速，提供了高效的视频生成解决方案。该技术的主要优点包括实时性、高效性和质量保障。PAB 适用于需要实时视频生成能力的应用场景，为视频生成领域带来了重大突破。

SIGNeRF - 快速、可控的NeRF场景编辑和场景集成对象生成

SIGNeRF是一种用于快速和可控的NeRF场景编辑以及场景集成对象生成的新方法。它引入了一种新的生成更新策略，确保在编辑图像时保持3D一致性，而无需进行迭代优化。SIGNeRF利用了ControlNet的深度条件图像扩散模型的优势，通过几个简单的步骤在单个前向传递中编辑现有的NeRF场景。它可以生成新的对象到现有的NeRF场景中，也可以编辑已存在的对象，从而实现对场景的精确控制。

Claude.ai 新增分析工具，支持实时数据处理和分析

Claude.ai 的分析工具是一个内置功能，它允许 Claude 编写并运行 JavaScript 代码，从而处理数据、进行分析并产生实时洞见。这个工具不仅提高了回答的准确性，还扩展了团队的能力，包括市场营销、销售、产品管理、工程和财务团队，都能从中受益。

将文本分割成 3000 个字的块

ChatGPT Text Divider是一个在线工具，可以将长篇文本分割成 3000 个字的块。它适用于需要处理大量文本的用户，例如研究人员、作家、编辑等。使用该工具，用户只需将文本粘贴进输入框，点击 “分割文本” 按钮即可得到分割后的文本块。用户还可以将分割后的文本块导出为文件以便后续处理。

在线AI抠图工具 能抠任何图像中的任何对象

SAM是一个可提示的分割系统,能够对不熟悉的对象和图像进行零样本泛化,无需额外训练。它使用各种输入提示,可以进行广泛的分割任务,无需额外训练。它的可提示设计可以与其他系统灵活集成。它在1100万张图像上训练,拥有10亿个分割掩模。它的高效模块化设计使其可以在几毫秒内进行推理。Segment Anything Model (SAM)，该模型能够根据文本指令等方式实现图像分割，而且万物皆可识别和一键抠图，上传图片点击物体即可识别。

实时视频到视频翻译的扩散模型

StreamV2V是一个扩散模型，它通过用户提示实现了实时的视频到视频（V2V）翻译。与传统的批处理方法不同，StreamV2V采用流式处理方式，能够处理无限帧的视频。它的核心是维护一个特征库，该库存储了过去帧的信息。对于新进来的帧，StreamV2V通过扩展自注意力和直接特征融合技术，将相似的过去特征直接融合到输出中。特征库通过合并存储的和新的特征不断更新，保持紧凑且信息丰富。StreamV2V以其适应性和效率脱颖而出，无需微调即可与图像扩散模型无缝集成。