2193 0 03:40 App DMD2 用于快速图像生成 ComfyUI工作流 2076 0 02:57 App SUPIR 整合工作流节点 comfyUI工作流 893 0 01:31 App ComfyUI-segment-anything-2 视频元素分割 生成遮罩 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
The repository provides code for running inference with the Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2), links for downloading the trained model checkpoints, and example notebooks that show how to use the model. - Forks · huggingface/segment-anything-2
大家好,欢迎收听“Hugging Face 每日AI论文速递”。今天是2024年8月5日,我们将带您快速浏览8篇热门AI论文,涵盖医学图像分割、模型预训练、实体链接与关系抽取等多个前沿领域。现在,让我们立即进入今天的论文速递。 [00:23] 🩺 Medical SAM 2: Seg...
To cite the SAM 2 paper, model, or software, please use the below: @article{ravi2024sam2, title={SAM 2: Segment Anything in Images and Videos}, author={Ravi, Nikhila and Gabeur, Valentin and Hu, Yuan-Ting and Hu, Ronghang and Ryali, Chaitanya and Ma, Tengyu and Khedr, Haitham and...
--nb_points_per_image NB_POINTS_PER_IMAGE 仅限 Segment Anything。表示每个分割掩码的点数量。 3.命令使用 这里我用qwen和llama3的模型进行演示 Qwen: Qwen1.5-0.5B-Chat是我本地下载好的模型 ,如果需要转换模型为onnx,请运行以下命令: optimum-cli export onnx -m D:\LianXi\LLM\Qwen1.5-0.5B-Chat ...
🤗 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API,让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过model hub与社区共享。同时,每个定义的 Python 模块均完全独立,方便修改和快速研究实验。 🤗 Transformers 支持三个最热门的深度学习库:Jax,PyTorch以及TensorFlow— 并与之无缝整合。你可以直接使用一个...
Grounded-SAM 结合了一个强大的零样本检测器 Grounding-DINO 和 Segment-Anything-Model (SAM) 来构建一个强大的流水线,以用文本输入检测和分割任意物体。当和 🤗 Diffusers 绘画模型结合起来时,Grounded-SAM 能做高可控的图像编辑人物,包括替换特定的物体,绘画背景等等。
LayoutLMV2 - LayoutLMV3 - LayoutXLM - LiLT - LXMERT - MatCha - MGP-STR - OneFormer - OWL-ViT - Perceiver - Pix2Struct - Segment Anything - Speech Encoder Decoder Models - TAPAS - TrOCR - TVLT - ViLT - Vision Encoder Decoder Models - Vision Text Dual Encoder - VisualBERT - X-CLIP...
只需提供一张包含目标物体和参考掩码的图像,PerSAM (Personalization Segment Anything Model) 就可以在其他图像或视频中准确地分割目标物体,无需额外的训练。PerSAM 旨在自动对 Segment Anything Model (SAM) 进行个性化定制,以在照片相册中自动分割特定的视觉概念,例如你的宠物狗狗。
▌Track anything (GitHub Repo) 基于segment anything和XMem,track anything是跟踪对象和视频的灵活可扩展的方式。然后,您可以使用蒙版进行自动视频编辑、风格转移或视频识别任务。 ▌SA3D:在3D中分割任何物体 SA3D是一种使用神经辐射场进行一次性3D分割的新型框架,使用户能够在渲染视图中使用最少的手动提示来分割目标...