方式一:在线推理网站 首先登录「OpenBayes」平台,打开「公共教程」,找到「Segment Anything 源代码实现与在线推理」教程。 点击「克隆」。 选择一块 RTX 4090 的算力和 PyTorch 的镜像。 第一次运行需要等待 3-5 分钟,等待它分配好资源后,打开工作空间。 在运行之前,先安装 Segment Anything 模型。新建一个终端界面...
SamPredictor函数可以使用predict_tarch方法对同一图像输入多个提示(点、矩形)。该方法假设输入点已经是tensor张量,且boxes信息与image size相符合(已有来自对象检测器的输出结果)。 SamPredictor函数(也可以使用segment_anything.utils.transforms)可以将矩形信息编码为特征向量(以实现对多个矩形的支持,transformed_boxes),然后...
使用multimask_output=True(默认设置),SAM 2 输出 3 个掩码,其中分数给出了模型自己对这些掩码质量的估计。此设置适用于不明确的输入提示,并帮助模型消除与提示一致的不同对象的歧义。如果为 False,它将返回一个掩码。对于模棱两可的提示,例如单个点,即使只需要单个掩码,也建议使用 multimask_output=True;可以通过...
这里比如我觉得第三个(最右边)的效果ok了,就选择“要使用的蒙版编号”为“2”(它是按照0,1,2这样编号的)勾选“将蒙版复制到文生图ControlNet重绘”(文生图页面)或“将蒙版复制到局部重绘(上传蒙版)和图生图ControlNet重绘”(图生图页面)选项, 如果你是要在ControlNet中使用蒙版,记得选择右侧要把蒙版应用到哪个...
1.**使用方法**:首先,你需要了解你的代码结构和数据结构,然后使用适当的分隔符(如逗号、分号、冒号等)来标记你想要分割的数据或对象。例如,如果你有一个字符串数组,你可以使用逗号作为分隔符来分割每个字符串。 2.**条件判断**:SegmentAnything提示通常与条件判断语句一起使用,以根据分割后的结果执行不同的操作。
pip install segmentanything-demo 安装完成后,我们可以运行SAM的demo。在终端中输入以下命令: python -m segmentanything.demo.main 这将启动一个可视化界面,我们可以上传一张图片,并使用SAM对其进行语义分割。在界面中,我们可以看到一个图像窗口和一个控制面板。在控制面板中,我们可以选择分割模式、调整分割阈值以及查看...
ComfyUI Segment Anything V2 是一种图像分割工具,它利用了Meta公司开发的Segment Anything Model 2(SAM 2)来实现图像和视频内容的实时、可提示的对象分割。该工具在静态图像和动态视频中都能应用,并且通过自然语言进行操作,使得用户可以更方便地进行图像元素的分割。
在开始使用 Segment Anything 之前,我们需要确保已经安装了相关的库。你可以使用以下命令来安装必要的依赖项: pipinstallsegment-anything opencv-python numpy 1. 这里安装了 Segment Anything 库以及它的依赖。我们将会使用 OpenCV 处理图像数据,使用 NumPy 进行数值计算。
sd-webui-segment-anything插件为基于SAM模型的“分割万物”工具，主要功能在于精确“抠图”与“切图”。此插件独立于画图过程，提供辅助性服务，尤其在人物与背景分离重绘时，可精确抠取蒙版，避免手涂蒙版的繁琐与不准确。使用方法如下：安装此插件，从网址输入并安装，然后重启webui。注意，较早版本可能...
Demo:https://segment-anything.com/ 安装运行环境 运行需要python>=3.8, 以及pytorch>=1.7和torchvision>=0.8。 安装依赖库: pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git SAM模型的使用方法 导入相关库并定义显示函数 下面导入了运行所需的第三方库,以及定义了用于展示点、方框以及分...