Meta“分割一切”！IDEA领衔国内团队打造：检测、分割、生成一切

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编辑：桃子好困

【新智元导读】Meta的SAM「分割一切」模型刚发布，国内团队就进行了二创，打造了一个最强的零样本视觉应用Grounded-SAM，不仅能分割一切，还能检测一切，生成一切。

Meta的「分割一切」模型横空出世后，已经让圈内人惊呼CV不存在了。

就在SAM发布后一天，国内团队在此基础上搞出了一个进化版本「Grounded-SAM」。

注：项目的logo是团队用Midjourney花了一个小时做的

Grounded-SAM把SAM和BLIP、Stable Diffusion集成在一起，将图片「分割」、「检测」和「生成」三种能力合一，成为最强Zero-Shot视觉应用。

网友纷纷表示，太卷了！

谷歌大脑的研究科学家、滑铁卢大学计算机科学助理教授Wenhu Chen表示「这也太快了」。

AI大佬沈向洋也向大家推荐了这一最新项目：

Grounded-Segment-Anything：自动检测、分割和生成任何有图像和文本输入的东西。边缘分割可以进一步改进。

截至目前，这个项目在GitHub上已经狂揽2k星。

检测一切，分割一切，生成一切

上周，SAM的发布让CV迎来了GPT-3时刻。甚至，Meta AI声称这是史上首个图像分割基础模型。

该模型可以在统一的框架prompt encoder内，指定一个点、一个边界框、一句话，直接一键分割出任何物体。

SAM具有广泛的通用性，即具有了零样本迁移的能力，足以涵盖各种用例，不需要额外训练，就可以开箱即用地用于新的图像领域，无论是水下照片，还是细胞显微镜。

由此可见，SAM可以说是强到发指。

而现在，国内研究者基于这个模型想到了新的点子，将强大的零样本目标检测器Grounding DINO与之结合，便能通过文本输入，检测和分割一切。

借助Grounding DINO强大的零样本检测能力，Grounded SAM可以通过文本描述就可以找到图片中的任意物体，然后通过SAM强大的分割能力，细粒度的分割出mas。

最后，还可以利用Stable Diffusion对分割出来的区域做可控的文图生成。

再Grounded-SAM具体实践中，研究者将Segment-Anything与3个强大的零样本模型相结合，构建了一个自动标注系统的流程，并展示出非常非常令人印象深刻的结果！

这一项目结合了以下模型：

· BLIP：强大的图像标注模型

· Grounding DINO：最先进的零样本检测器

· Segment-Anything：强大的零样本分割模型

· Stable-Diffusion：出色的生成模型

所有的模型既可以组合使用，也可以独立使用。组建出强大的视觉工作流模型。整个工作流拥有了检测一切，分割一切，生成一切的能力。

该系统的功能包括：

BLIP+Grounded-SAM=自动标注器

使用BLIP模型生成标题，提取标签，并使用Ground-SAM生成框和掩码:

· 半自动标注系统：检测输入的文本，并提供精确的框标注和掩码标注。

· 全自动标注系统：

首先使用BLIP模型为输入图像生成可靠的标注，然后让Grounding DINO检测标注中的实体，接着使用SAM在其框提示上进行实例分割。

Stable Diffusion+Grounded-SAM=数据工厂

· 用作数据工厂生成新数据：可以使用扩散修复模型根据掩码生成新数据。

Segment Anything+HumanEditing

在这个分支中，作者使用Segment Anything来编辑人的头发/面部。

· SAM+头发编辑

· SAM+时尚编辑

作者对于Grounded-SAM模型提出了一些未来可能的研究方向：

自动生成图像以构建新的数据集；分割预训练的更强大的基础模型；与(Chat-)GPT模型的合作；一个完整的管道，用于自动标注图像（包括边界框和掩码），并生成新图像。

作者介绍

Grounded-SAM项目其中的一位研究者是清华大学计算机系的三年级博士生刘世隆。

他近日在GitHub上介绍了自己和团队一起做出的最新项目，并称目前还在完善中。

现在，刘世隆是粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA研究院），计算机视觉与机器人研究中心的实习生，由张磊教授指导，主要研究方向为目标检测，多模态学习。

在此之前，他于2020年获得了清华大学工业工程系的学士学位，并于2019年在旷视实习过一段时间。

顺便提一句，刘世隆也是今年3月份发布的目标检测模型Grounding DINO的一作。

此外，他的4篇论文中了CVPR 2023，2篇论文被ICLR 2023接收，1篇论文被AAAI 2023接收。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.05499.pdf

而刘世隆提到的那位大佬——任天和，目前在IDEA研究院担任计算机视觉算法工程师，也由张磊教授指导，主要研究方向为目标检测和多模态。

此外，项目的合作者还有，中国科学院大学博士三年级学生黎昆昌，主要研究方向为视频理解和多模态学习；IDEA研究院计算机视觉与机器人研究中心实习生曹赫，主要研究方向为生成模型；以及阿里云高级算法工程师陈佳禹。

任天和、刘世隆

安装运行

项目需要安装python 3.8及以上版本，pytorch 1.7及以上版本和torchvision 0.8及以上版本。此外，作者强烈建议安装支持CUDA的PyTorch和TorchVision。

安装Segment Anything：

python -m pip install -e segment_anything

安装GroundingDINO：

python -m pip install -e GroundingDINO

安装diffusers：

pip install --upgrade diffusers[torch]

安装掩码后处理、以COCO格式保存掩码、example notebook和以ONNX格式导出模型所需的可选依赖。同时，项目还需要jupyter来运行example notebook。

pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx ipykernel

Grounding DINO演示

下载groundingdino检查点：

cd Grounded-Segment-Anythingwget https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO/releases/download/v0.1.0-alpha/groundingdino_swint_ogc.pth

运行demo：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python grounding_dino_demo.py \  --config GroundingDINO/groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py \  --grounded_checkpoint groundingdino_swint_ogc.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：

Grounded-Segment-Anything+BLIP演示

自动生成伪标签很简单：

1. 使用BLIP（或其他标注模型）来生成一个标注。

2. 从标注中提取标签，并使用ChatGPT来处理潜在的复杂句子。

3. 使用Grounded-Segment-Anything来生成框和掩码。

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python automatic_label_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/demo3.jpg \  --output_dir "outputs" \  --openai_key your_openai_key \  --box_threshold 0.25 \  --text_threshold 0.2 \  --iou_threshold 0.5 \  --device "cuda"

伪标签和模型预测可视化将保存在output_dir中，如下所示：

Grounded-Segment-Anything+Inpainting演示

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"