分割一切还不够，还要检测一切、生成一切，SAM二创开始了

数据派THU

发布于 2023-04-18 11:40:55

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发布于 2023-04-18 11:40:55

文章被收录于专栏：数据派THU

来源：机器之心本文约1400字，建议阅读5分钟本文介绍了SAM开始的二创。

论文刚发布两天，「二创」就开始了。

AI 技术的迭代，已经以天为单位。所以，如果你有什么好的想法，最好赶紧做，不然睡一觉可能就被抢先了。

这个被很多人看好的 idea 源于 Meta 两天前发布的「分割一切」AI 模型（Segment Anything Model，简称 SAM）。Meta 表示，「SAM 已经学会了关于物体的一般概念，可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，甚至包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型。SAM 足够通用，可以涵盖广泛的用例，并且可以在新的图像『领域』即开即用，无需额外的训练。」

这一模型的发布在计算机视觉领域引发轰动，预示着 CV 也将走向「一个全能基础模型统一某个（某些？全部？）任务」的道路。当然，大家对此早有预感，但没想到这一天来得如此之快。

比基础模型迭代更快的是研究社区「二创」的速度。论文才刚刚发布两天，几位国内工程师就基于此想出了新的点子并将其付诸实践，组建出了一个不仅可以「分割一切」，还能「检测一切」、「生成一切」的视觉工作流模型。

具体来说，他们使用一个 SOTA 的 zero-shot 目标检测器（Grounding DINO）提取物体 box 和类别，然后输入给 SAM 模型出 mask，使得模型可以根据文本输入检测和分割任意物体。另外，他们还将其和 Stable Diffusion 结合做可控的图像编辑。

这个三合一模型项目名叫 Grounded Segment Anything，三种类型的模型既可以分开使用，也可以组合使用。

项目链接：

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

对于 Grounded Segment Anything 未来的用途，项目作者构想了几种可能：

可控的、自动的图像生成，用于构建新的数据集；
提供更强的基础模型与分割预训练；
引入 GPT-4，进一步激发视觉大模型的潜力；
一条自动标记图像（带 box 和 mask）并生成新图像的完整 pipeline；
……

安装

要实现 SAM+Stable Diffusion 需要一些安装步骤。首先该项目要求 Python 3.8 以上版本，pytorch 1.7 以上版本，torchvision 0.8 以上版本，并安装相关依赖项。项目作者还建议安装支持 CUDA 的 PyTorch 和 TorchVision。

然后，按照如下代码安装 Segment Anything：

python -m pip install -e segment_anythingbr

安装 GroundingDINO：

python -m pip install -e GroundingDINObr

以下是可选依赖项，这些对于掩码后处理、以 COCO 格式保存掩码、example notebook 以及以 ONNX 格式导出模型是必需的。另外，该项目还需要 jupyter 来运行 example notebook。

pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx ipykernelbr

运行 GroundingDINO demo

下载 groundingdino 检查点：

cd Grounded-Segment-Anything
wget https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pthwget https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO/releases/download/v0.1.0-alpha/groundingdino_swint_ogc.pth

运行 demo：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python grounded_sam_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/demo1.jpg \  --output_dir "outputs" \  --box_threshold 0.3 \  --text_threshold 0.25 \  --text_prompt "bear" \  --device "cuda"

模型预测可视化将保存在 output_dir 中，如下所示：

运行 Grounded-Segment-Anything Demo

下载 segment-anything 和 ground- dino 的检查点：

cd Grounded-Segment-Anything
wget https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pthwget https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO/releases/download/v0.1.0-alpha/groundingdino_swint_ogc.pth

运行 demo：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python grounded_sam_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/demo1.jpg \  --output_dir "outputs" \  --box_threshold 0.3 \  --text_threshold 0.25 \  --text_prompt "bear" \  --device "cuda"

模型预测可视化将保存在 output_dir 中，如下所示：

运行 Grounded-Segment-Anything + Inpainting Demo

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python 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"

运行 Grounded-Segment-Anything + Inpainting Gradio APP