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自从 ChatGPT 横空出世，AI 的各个领域好像都被点燃了。
与自然语言处理同为热门的计算机视觉（Computer Vision）领域今天爆出大进展——Meta（前Facebook） AI 研究院发布并开源了他们在 CV 领域的最新研究成果，“分割一切模型”。
图像分割任务不存在了？
分割，识别哪些图像像素属于一个对象，是计算机视觉的核心任务，并被广泛应用于从分析科学图像到编辑照片等一系列应用中。但是，为特定任务创建准确的分割模型通常需要高度专业化的工作，也意味着需要在 AI 基础设施上通过大量经过标注的领域内的数据进行训练。
用眼睛分辨眼前的不同物体容易，用摄像头看可就难了，因为图片对于计算机来说，就是“扁平”的“一坨”。所以，无数的科学家、工程师无时无刻不在研究如何将图片上物体分割开，从而达到“识别”对象的目标。
Meta 提出的“分割一切模型”(SAM，Segment Anything Model) 可以根据用户的类似点击、框选的选择动作，从图像上自动产生掩膜（Mask），也就意味着能自动把想分割的图像部分“抠”出来。完全自动化的。
比如下面这张图就展示了它强大的分割能力。
SAM
最重要的是，这又是一个“大模型”。官方号称这个模型的训练数据集包含 1100 万张图片跟 11 亿个掩膜，从而拥有了对未知分割任务的强大处理能力（zero-shot learning）。 因为通常的图像分割任务，都是从特定领域的数据集训练，再在同样的领域里完成新的任务。
这仿佛是又干掉了一大波儿图像分割研究方向的工作了。
Demo
目前该项目已在 GitHub 开源，地址是 facebookresearch/segment-anything[1].
同时，官方提供了在线Demo[2]，我试着“抠”了一下，效果不错。
下面这张图片是来自网络的“新”图片，
original
通过左侧的“Everything”一键分割出所有“零部件”，
After 1
After 2
惊呆
基于此模型的一大波儿创业项目即将来袭~
~~
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参考资料
[1] facebookresearch/segment-anything: https://github.com/facebookresearch/segment-anything
[2] 在线Demo: https://segment-anything.com/demo