图像与视频大模型，DAM-3B

英伟达推出的这款人工智能产品名为Describe Anything 3B（DAM - 3B），这是一款多模态大型语言模型，专门为图像与视频的详尽、局部描述而打造。与之配套的DAM - 3B - Video系统，支持借助点选、边界框、涂鸦或掩码等手段，指定图像或视频里的特定区域，并生成与上下文紧密相关的描述性文本。

此模型对静态图像与动态视频输入均具有兼容性，并且相关模型已在Hugging Face平台上公开发布。

关键功能与特点

1. 多模态性能

DAM - 3B具备同时处理文本、图像及视频数据的能力，达成跨模态的语义理解与生成。

2. 局部描述效能

- 用户可运用以下方式来指定目标区域：

- 边界框（Bounding Boxes）：采用矩形框对目标位置进行标注。

- 涂鸦（Scribbles）：通过随意手绘的标记圈定相应区域。

- 点选（Points）或掩码（Masks）：精确确定需要描述的区域。

- 模型会针对指定区域生成细致入微的描述文本，比如：“图片左上角的红色跑车”或者“视频第3秒出现的行人”。

3. 动态视频支持力度

DAM - 3B - Video增强了对视频的分析能力，能够追踪动态场景中的目标，并生成随时间推移而变化的描述（例如“第5秒，行人穿过马路，背景中的车辆减速避让”）。

4. 上下文关联特性

所生成的文本不仅对目标区域予以描述，还会综合考量整体场景的语境（诸如时间、空间关系或者动作逻辑等方面），以确保描述具备连贯性与准确性。

应用场景示例

- 图像标注：针对医学影像中的病灶区域生成结构化描述，为医学诊断提供辅助。

- 视频分析：在监控视频里，自动标注异常行为（例如“第10秒，边界框内的人员未佩戴安全帽”）。

- 内容创作：依据用户涂鸦迅速生成对应的详细场景文字描述，可应用于文案创作或者无障碍访问领域（比如为视障用户解说视频内容）。

技术实现与获取途径

- 开源地址：用户能够通过Hugging Face访问模型及相关文档，并快速将其集成至自有系统当中。

- 参数规模：DAM - 3B的参数量为30亿，适配主流GPU资源，能够支持高效推理。

该模型的问世，进一步推动了多模态人工智能在细粒度视觉 - 语言交互领域的应用，尤其在那些对精准定位和语义描述有较高要求的场景中，优势显著。