মেটার SAM 3 এবং SAM 3D ব্যবহার করে মানুষ এবং বস্তুকে 3D তে রূপান্তর করুন

¿SAM 3D ব্যবহার করে মানুষ এবং বস্তুকে 3D মডেলে কীভাবে রূপান্তর করা যায়? ভিজ্যুয়ালে প্রয়োগ করা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি বড় প্রভাব ফেলছে, এবং এখন, বস্তুগুলিকে সুনির্দিষ্টভাবে কাটার পাশাপাশি, এটি সম্ভব একটি একক ছবিকে 3D মডেলে রূপান্তর করুন বিভিন্ন কোণ থেকে অন্বেষণের জন্য প্রস্তুত। মেটা এমন একটি নতুন প্রজন্মের সরঞ্জাম চালু করেছে যা উন্নত সরঞ্জাম বা জ্ঞান ছাড়াই সম্পাদনা, দৃশ্যমান বিশ্ব বোঝাপড়া এবং ত্রিমাত্রিক পুনর্গঠনের মধ্যে সেতুবন্ধন তৈরি করে।

আমরা SAM 3 এবং SAM 3D সম্পর্কে কথা বলছি, দুটি মডেল যা সনাক্তকরণ, ট্র্যাকিং এবং বিভাজন উন্নত করতে এবং বস্তু এবং মানুষের 3D পুনর্গঠন বিস্তৃত শ্রোতাদের জন্য। তাদের প্রস্তাবে টেক্সট নির্দেশাবলী এবং ভিজ্যুয়াল সিগন্যালগুলি একই সাথে বোঝার কথা বলা হয়েছে, যাতে উপাদানগুলি কাটা, রূপান্তর করা এবং পুনর্গঠন করা আমাদের পছন্দের জিনিস টাইপ করার মতো বা কয়েকটি ক্লিক করার মতোই সহজ হয়।

SAM 3 এবং SAM 3D কী এবং এগুলি কীভাবে আলাদা?

মেটার সেগমেন্ট এনিথিং ফ্যামিলি দুটি নতুন সংযোজনের মাধ্যমে প্রসারিত হচ্ছে: SAM 3 এবং SAM 3D। প্রথমটি পরবর্তী প্রজন্মের নির্ভুলতার সাথে ফটো এবং ভিডিওতে বস্তু সনাক্তকরণ, ট্র্যাকিং এবং সেগমেন্টেশনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যখন দ্বিতীয়টি একটি একক চিত্র থেকে 3D জ্যামিতি এবং চেহারা পুনর্গঠন করেমানুষ, প্রাণী, অথবা নিত্যপ্রয়োজনীয় পণ্য সহ।

কার্যকরী পার্থক্য স্পষ্ট: SAM 3 ভিজ্যুয়াল কন্টেন্টের "বোঝা এবং পৃথকীকরণ" পরিচালনা করে, এবং SAM 3D সেই বোঝাপড়া ব্যবহার করে একটি ত্রিমাত্রিক ভলিউম "তৈরি" করে। এই জোড়া লাগানোর মাধ্যমে, একটি কর্মপ্রবাহ যা পূর্বে জটিল সফ্টওয়্যার বা বিশেষায়িত স্ক্যানারগুলির প্রয়োজন ছিল তা হয়ে ওঠে। অনেক বেশি অ্যাক্সেসযোগ্য এবং দ্রুত.

অধিকন্তু, SAM 3 কেবলমাত্র মৌলিক ভিজ্যুয়াল প্রম্পটের মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়। এটি প্রাকৃতিক ভাষা-নির্দেশিত বিভাজন প্রদান করে যা ব্যাখ্যা করতে সক্ষম খুব সুনির্দিষ্ট বর্ণনাআমরা আর কেবল "গাড়ি" বা "বল" নিয়ে কথা বলি না, বরং "লাল বেসবল ক্যাপ" এর মতো বাক্যাংশ নিয়ে কথা বলি যাতে কোনও দৃশ্যে, এমনকি একটি ভিডিও জুড়েও সেই উপাদানগুলিকে সঠিকভাবে খুঁজে পাওয়া যায়।

এদিকে, SAM 3D দুটি পরিপূরক স্বাদে আসে: SAM 3D অবজেক্টস, যার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়েছে বস্তু এবং দৃশ্যএবং SAM 3D বডি, যা মানুষের আকৃতি এবং দেহ অনুমান করার জন্য প্রশিক্ষিত। এই বিশেষীকরণটি ভোগ্যপণ্য থেকে শুরু করে প্রতিকৃতি এবং ভঙ্গি পর্যন্ত সবকিছুকে অন্তর্ভুক্ত করতে সক্ষম করে, যা সৃজনশীল, বাণিজ্যিক এবং বৈজ্ঞানিক প্রয়োগের দ্বার উন্মুক্ত করে।

তারা কীভাবে একটি একক চিত্র থেকে বিভাজন এবং পুনর্গঠন পরিচালনা করে?

শব্দ এবং পিক্সেলের মধ্যে সরাসরি সংযোগ স্থাপনের জন্য বিশাল পরিমাণে ডেটার উপর প্রশিক্ষিত একটি স্থাপত্যের মূল চাবিকাঠি নিহিত। মডেলটি একই সাথে লিখিত নির্দেশাবলী এবং ভিজ্যুয়াল সংকেত (ক্লিক, বিন্দু বা বাক্স) বোঝে, যাতে নির্দিষ্ট এলাকায় একটি অনুরোধ অনুবাদ করুন একটি ছবি বা একটি ভিডিও ফ্রেমের।

ভাষার এই বোধগম্যতা ঐতিহ্যবাহী শ্রেণীর নামের বাইরেও বিস্তৃত। SAM 3 জটিল নির্দেশাবলী, বর্জন এবং সূক্ষ্মতা পরিচালনা করতে পারে, যার ফলে "যারা লাল টুপি পরে নেই তারা বসে আছে" এর মতো প্রশ্নগুলি সম্ভব হয়। বিস্তারিত টেক্সট প্রম্পট এটি পূর্ববর্তী মডেলগুলির একটি ঐতিহাসিক সীমাবদ্ধতা সমাধান করে, যা ক্ষুদ্র ধারণাগুলিকে বিভ্রান্ত করার প্রবণতা রাখে।

তারপর SAM 3D কার্যকর হয়: একটি চিত্র দিয়ে শুরু করে, এটি একটি ত্রিমাত্রিক মডেল তৈরি করে যা আপনাকে অন্যান্য দৃষ্টিকোণ থেকে বস্তুটি দেখতে, দৃশ্য পুনর্গঠন করতে বা 3D প্রভাব প্রয়োগ করতে দেয়। বাস্তবে, এটি আমাদের আগ্রহের বিষয়গুলিকে আলাদা করার জন্য পূর্ববর্তী বিভাজনের সাথে একীভূত হয় এবং তাই, জটিল মধ্যবর্তী ধাপ ছাড়াই 3D তে পুনর্নির্মাণ করুন.

পূর্ববর্তী প্রজন্মের তুলনায় নতুন বৈশিষ্ট্য

SAM 1 এবং SAM 2 দৃশ্যমান সংকেতের উপর প্রচুর নির্ভর করে বিভাজনে বিপ্লব ঘটিয়েছে। তবে, দীর্ঘ ব্যাখ্যা বা সূক্ষ্ম প্রাকৃতিক ভাষা নির্দেশাবলী প্রদানের জন্য জিজ্ঞাসা করা হলে তাদের লড়াই করতে হয়েছিল। SAM 3 অন্তর্ভুক্ত করে সেই বাধা অতিক্রম করে মাল্টিমোডাল বোঝাপড়া যা পাঠ্য এবং দৃষ্টিকে আরও সরাসরি সংযুক্ত করে।

মেটা এই অগ্রগতির সাথে একটি নতুন মানদণ্ডের সাথে যুক্ত হয়েছে শব্দভান্ডারের খোলা বিভাজনবাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে টেক্সট-নির্দেশিত বিভাজন মূল্যায়নের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এবং SAM 3 ওজন প্রকাশের মাধ্যমে। এইভাবে, গবেষক এবং বিকাশকারীরা কঠোরভাবে পদ্ধতিগুলির মধ্যে ফলাফল পরিমাপ এবং তুলনা করতে পারেন।

মেটা কর্তৃক শেয়ার করা তথ্য অনুসারে, SAM 3D অবজেক্টস তার পুনঃডিজাইনের মাধ্যমে পূর্ববর্তী পদ্ধতির তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হয়েছে, যা চেকপয়েন্ট, ইনফারেন্স কোড এবং একটি মূল্যায়ন সেটও প্রকাশ করে। SAM 3D বডির পাশাপাশি, কোম্পানিটি প্রকাশ করছে SAM 3D শিল্পী বস্তু, বিভিন্ন ধরণের ছবিতে 3D গুণমান মূল্যায়নের জন্য শিল্পীদের নিয়ে তৈরি একটি নতুন ডেটাসেট।

বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশন এবং তাৎক্ষণিক ব্যবহারের ঘটনা

মেটা তার পণ্যগুলিতে এই ক্ষমতাগুলি একীভূত করছে। ইনস্টাগ্রাম এবং ফেসবুকের জন্য এর ভিডিও টুল "এডিটস"-এ, ভিডিওগুলিতে প্রভাব প্রয়োগ করার জন্য ইতিমধ্যেই উন্নত সেগমেন্টেশন ব্যবহার করা হচ্ছে। নির্দিষ্ট মানুষ বা বস্তু ছবির বাকি অংশকে প্রভাবিত না করে। এটি গুণমানকে বিসর্জন না দিয়ে পটভূমি পরিবর্তন, নির্বাচনী ফিল্টার বা লক্ষ্যবস্তু রূপান্তরকে সহজতর করে।

আমরা Vibes-এ, Meta AI অ্যাপের মধ্যে এবং meta.ai প্ল্যাটফর্মে নতুন সম্পাদনা এবং সৃজনশীল অভিজ্ঞতা সহ এই বৈশিষ্ট্যগুলি দেখতে পাব। জটিল নির্দেশাবলীর অনুমতি দিয়ে, ব্যবহারকারী কী পরিবর্তন করতে চান তা বর্ণনা করতে পারেন এবং সিস্টেম সেই অনুযায়ী প্রতিক্রিয়া জানাবে। উৎপাদন পরবর্তী কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে তোলে যা আগে শ্রমসাধ্য ছিল।

বাণিজ্যের ক্ষেত্রে, ফেসবুক মার্কেটপ্লেসের "ভিউ ইন রুম" আলাদা, যা ব্যবহারকারীদের তাদের বাড়িতে আসবাবপত্র বা ল্যাম্পগুলি কীভাবে দেখাবে তা কল্পনা করতে সাহায্য করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি 3D মডেলের জন্য ধন্যবাদ। এই কার্যকারিতা অনিশ্চয়তা হ্রাস করে এবং ক্রয়ের সিদ্ধান্ত উন্নত করে, যখন আমরা পণ্যটি শারীরিকভাবে দেখতে পাই না তখন একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়।

এর প্রভাব রোবোটিক্স, বিজ্ঞান, শিক্ষা এবং ক্রীড়া চিকিৎসার উপরও বিস্তৃত। সাধারণ ছবি থেকে 3D পুনর্গঠন সিমুলেটরগুলিকে খাওয়াতে পারে, শারীরবৃত্তীয় রেফারেন্স মডেল তৈরি করতে পারে এবং বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলিকে সমর্থন করতে পারে যার জন্য পূর্বে বিশেষ সরঞ্জামের প্রয়োজন ছিল। এই সমস্তই প্রচার করে নতুন কর্মপ্রবাহ গবেষণা এবং প্রশিক্ষণে।

সেগমেন্ট এনিথিং প্লেগ্রাউন্ড: ঘর্ষণ ছাড়াই পরীক্ষা করুন এবং তৈরি করুন

অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করার জন্য, মেটা চালু করেছে সেগমেন্ট এনিথিং প্লেগ্রাউন্ডএমন একটি ওয়েবসাইট যেখানে যে কেউ ছবি বা ভিডিও আপলোড করতে পারে এবং SAM 3 এবং SAM 3D নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে পারে। এর ইন্টারফেসটি ক্লাসিক সম্পাদকদের "জাদুর কাঠির" কথা মনে করিয়ে দেয়, যার সুবিধা হল আমরা আমরা যা নির্বাচন করতে চাই তা লিখুন অথবা কয়েকটি ক্লিকেই পরিমার্জন করুন।

এছাড়াও, খেলার মাঠটি ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত টেমপ্লেট অফার করে। এর মধ্যে ব্যবহারিক বিকল্পগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যেমন পিক্সেলেট ফেস বা লাইসেন্স প্লেটএবং মোশন ট্রেইল বা স্পটলাইটের মতো আরও সৃজনশীল প্রভাব। এর ফলে কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে পরিচয় সুরক্ষার কাজ বা নজরকাড়া প্রভাব অর্জন করা সম্ভব হয়।

বিভাজনের বাইরেও, ব্যবহারকারীরা SAM 3D-এর সাহায্যে নতুন দৃষ্টিকোণ থেকে দৃশ্যগুলি অন্বেষণ করতে, সেগুলিকে পুনর্বিন্যাস করতে, অথবা ত্রিমাত্রিক প্রভাব প্রয়োগ করতে পারেন। লক্ষ্য হল 3D বা কম্পিউটার ভিশন সম্পর্কে পূর্ব জ্ঞান ছাড়াই যে কেউ এটি করতে সক্ষম হবেন। গ্রহণযোগ্য ফলাফল অর্জন কয়েক মিনিটের মধ্যে এবং কিছু ইনস্টল না করেই।

মডেল, উন্মুক্ত সম্পদ এবং মূল্যায়ন

মেটা সম্প্রদায়কে অত্যাধুনিক পর্যায়ে এগিয়ে নিতে সাহায্য করার জন্য সংস্থান প্রকাশ করেছে। SAM 3 এর জন্য, নিম্নলিখিতগুলি উপলব্ধ: মডেল ওজন একটি উন্মুক্ত শব্দভান্ডারের মানদণ্ড এবং স্থাপত্য এবং প্রশিক্ষণের বিশদ বিবরণ সহ একটি প্রযুক্তিগত গবেষণাপত্র সহ। এটি পুনরুৎপাদনযোগ্যতা এবং ন্যায্য তুলনা সহজতর করে।

3D ফ্রন্টে, কোম্পানিটি নিয়ন্ত্রণ বিন্দু, অনুমান কোড এবং একটি পরবর্তী প্রজন্মের মূল্যায়ন স্যুট প্রকাশ করেছে। SAM 3D অবজেক্ট এবং SAM 3D বডির দ্বৈততা ব্যাপক কভারেজের সুযোগ করে দেয়। সাধারণ বস্তু এবং মানবদেহ প্রতিটি ক্ষেত্রে অভিযোজিত মেট্রিক্স সহ, জ্যামিতিক এবং চাক্ষুষ বিশ্বস্ততা মূল্যায়নের জন্য প্রয়োজনীয় কিছু।

SAM 3D শিল্পী বস্তু তৈরিতে শিল্পীদের সাথে সহযোগিতা করা কেবল প্রযুক্তিগত বিষয় নয়, মূল্যায়নে নান্দনিকতা এবং বৈচিত্র্যের মানদণ্ড প্রবর্তন করে। 3D পুনর্গঠনকে কার্যকর করার জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ। সৃজনশীল এবং বাণিজ্যিক পরিবেশযেখানে মানুষের উপলব্ধি করা গুণমানই পার্থক্য তৈরি করে।

টেক্সট সেগমেন্টেশন: উদাহরণ এবং সুবিধা

SAM 3 এর মাধ্যমে, আপনি "লাল বেসবল ক্যাপ" টাইপ করতে পারেন এবং সিস্টেমটি একটি ছবিতে বা ভিডিও জুড়ে সমস্ত মিল সনাক্ত করবে। এই নির্ভুলতা কর্মপ্রবাহ সম্পাদনার দরজা খুলে দেয় যেখানে কেবল "লাল বেসবল ক্যাপ" টাইপ করা যথেষ্ট। সংক্ষিপ্ত এবং স্পষ্ট বাক্য উপাদানগুলিকে পৃথক করা এবং তাদের উপর প্রভাব বা রূপান্তর প্রয়োগ করা।

মাল্টিমোডাল ভাষা মডেলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণতা আরও সমৃদ্ধ নির্দেশাবলীর সুযোগ করে দেয়, যার মধ্যে রয়েছে বর্জন বা শর্তাবলী ("যারা লাল টুপি পরে নেই তারা বসে আছেন")। এই নমনীয়তা ম্যানুয়াল কাজের সময় হ্রাস করে এবং নির্বাচনের ত্রুটি যেগুলো আগে হাতে সংশোধন করা হয়েছিল।

স্কেলে কন্টেন্ট তৈরিকারী দলগুলির জন্য, টেক্সট-চালিত বিভাজন পাইপলাইনগুলিকে ত্বরান্বিত করে এবং ফলাফলকে মানসম্মত করা সহজ করে তোলে। উদাহরণস্বরূপ, মার্কেটিংয়ে, একটি পণ্য পরিবারে ফিল্টার প্রয়োগ করে ধারাবাহিকতা বজায় রাখা যেতে পারে, যা সময় এবং খরচ উন্নত করে উৎপাদন

সোশ্যাল মিডিয়া সম্পাদনা এবং ডিজিটাল সৃজনশীলতা

এডিটসের ইন্টিগ্রেশন ইনস্টাগ্রাম এবং ফেসবুক স্রষ্টাদের জন্য উন্নত পোস্ট-প্রোডাকশন বৈশিষ্ট্য নিয়ে আসে। আগে জটিল মাস্কের প্রয়োজন ছিল এমন একটি ফিল্টার এখন একটি টেক্সট কমান্ড এবং কয়েকটি ক্লিকের মাধ্যমে প্রয়োগ করা যেতে পারে, একই সাথে প্রান্ত এবং সূক্ষ্ম বিবরণ ফ্রেমের পর ফ্রেম স্থিতিশীল।

ছোট ছোট টুকরোর জন্য, যেখানে প্রকাশনার সময়সূচী গুরুত্বপূর্ণ, এই অটোমেশন সোনার। একটি ক্লিপের পটভূমি পরিবর্তন করা, শুধুমাত্র একজন ব্যক্তিকে হাইলাইট করা, অথবা একটি নির্দিষ্ট বস্তুকে রূপান্তর করার জন্য আর ম্যানুয়াল ওয়ার্কফ্লো প্রয়োজন হয় না, এবং এটি প্রভাবকে গণতন্ত্রীকরণ করে যা পূর্বে পেশাদারদের জন্য একচেটিয়া ছিল।

ইতিমধ্যে, Vibes এবং meta.ai ভাষা-চালিত সম্পাদনা এবং সৃজনশীলতার অভিজ্ঞতার পরিসর প্রসারিত করছে। আমরা কী চাই তা বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করতে সক্ষম হওয়ার মাধ্যমে, ধারণা থেকে ফলাফলে লাফানো সংক্ষিপ্ত হয়, যা অনুবাদ করে আরও সৃজনশীল পুনরাবৃত্তি কম সময়ে

বাণিজ্য, বিজ্ঞান এবং খেলাধুলা: বিনোদনের বাইরেও

ফেসবুক মার্কেটপ্লেসে "ভিউ ইন রুম" এর ব্যবহারিক মূল্য তুলে ধরে: কেনার আগে আপনার বসার ঘরে একটি ল্যাম্প বা আসবাবপত্র দেখলে লাভ কম হয় এবং বিশ্বাস তৈরি হয়। এর পিছনে একটি পাইপলাইন রয়েছে যা ছবি থেকে শুরু করে একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য 3D মডেল প্রাসঙ্গিক

বিজ্ঞান এবং শিক্ষায়, সাধারণ ছবি থেকে পুনর্গঠন শিক্ষাদানের উপকরণ এবং বাস্তবসম্মত সিমুলেটর তৈরির খরচ কমিয়ে দেয়। একটি AI-উত্পাদিত শারীরবৃত্তীয় মডেল শ্রেণীকক্ষে বা... জৈবযান্ত্রিক বিশ্লেষণবিষয়বস্তু প্রস্তুতি ত্বরান্বিত করা।

স্পোর্টস মেডিসিনে, শরীরের গঠন বিশ্লেষণ এবং আকৃতি পুনর্গঠনের সমন্বয় ব্যয়বহুল সরঞ্জাম ছাড়াই ভঙ্গি এবং নড়াচড়া অধ্যয়নের জন্য সরঞ্জাম সরবরাহ করে। এটি সম্ভাব্যতা উন্মুক্ত করে আরও ঘন ঘন মূল্যায়ন এবং দূরবর্তী পর্যবেক্ষণ।

গোপনীয়তা, নীতিশাস্ত্র এবং ভালো অভ্যাস

এই হাতিয়ারগুলির শক্তির জন্য দায়িত্ব দায়ী। মানুষের সম্মতি ছাড়া তাদের ছবি ব্যবহার করলে আইনি ও নৈতিক সমস্যা দেখা দিতে পারে। ছবি পুনর্গঠন এড়িয়ে চলাই ভালো। অপরিচিত মুখঅনুমতি ছাড়া মডেলদের শেয়ার করবেন না এবং সংবেদনশীল দৃশ্য পরিবর্তন করবেন না যা বিভ্রান্তি বা ক্ষতির কারণ হতে পারে।

অপব্যবহার কমাতে মেটা নিয়ন্ত্রণ ঘোষণা করে, তবে চূড়ান্ত দায়িত্ব প্রযুক্তি ব্যবহারকারীর উপর বর্তায়। ছবির উৎপত্তি যাচাই করা, ব্যক্তিগত তথ্য সুরক্ষিত করা এবং প্রেক্ষাপট মূল্যায়ন করুন ব্যক্তিগত তথ্য প্রকাশ করতে পারে এমন 3D মডেল প্রকাশ করার আগে।

পেশাদার পরিবেশে, পর্যালোচনা এবং সম্মতি নীতি প্রতিষ্ঠা করা এবং AI-উত্পাদিত সামগ্রীকে স্পষ্টভাবে লেবেল করা, দায়িত্বশীল ব্যবহারে অবদান রাখে। এই বিষয়গুলিতে দলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া সাহায্য করে খারাপ অভ্যাস প্রতিরোধ করুন ইতিমধ্যেই ঘটনার দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম।

SAM 3D ব্যবহার করে মানুষ এবং বস্তুকে 3D মডেলে রূপান্তর করার পদ্ধতি: কীভাবে শুরু করবেন

যদি আপনি এখনই পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে চান, তাহলে Anything Playground Segment হল প্রবেশদ্বার। সেখানে আপনি একটি ছবি বা ভিডিও আপলোড করতে পারেন, আপনি যা নির্বাচন করতে চান তা টাইপ করতে পারেন এবং একটি সহজ ইন্টারফেসের মধ্যে 3D পুনর্গঠন বিকল্পগুলি চেষ্টা করে দেখতে পারেন। প্রযুক্তিগত প্রোফাইলের জন্য, [আরও বিকল্প উপলব্ধ]। ওজন, চেকপয়েন্ট এবং কোড যা কাস্টমাইজড পরীক্ষা সহজতর করে।

গবেষক, ডেভেলপার এবং শিল্পীদের একটি বাস্তুতন্ত্র রয়েছে যার মধ্যে রয়েছে বেঞ্চমার্ক, মূল্যায়ন ডেটাসেট এবং ডকুমেন্টেশন। লক্ষ্য হল অগ্রগতি পরিমাপ এবং গ্রহণ ত্বরান্বিত করার জন্য সাধারণ ভিত্তি স্থাপন করা বিভিন্ন ক্ষেত্রডিজিটাল সৃজনশীলতা থেকে রোবোটিক্স পর্যন্ত।

সবচেয়ে মজার বিষয় হলো, এই অগ্রগতি বিশেষজ্ঞদের জন্য সংরক্ষিত নয়: শেখার সময়কাল ক্রমশ ছোট হচ্ছে, এবং বৈশিষ্ট্যগুলি দৈনন্দিন অ্যাপগুলিতে পৌঁছে যাচ্ছে। সবকিছুই ইঙ্গিত দেয় যে সম্পাদনা এবং 3D কর্মপ্রবাহের সাথে একীভূত হতে থাকবে যেখানে স্বাভাবিক ভাষা হল ইন্টারফেস.

SAM 3 এবং SAM 3D এর মাধ্যমে, মেটা সকল আকারের নির্মাতা এবং দলগুলির জন্য টেক্সট সেগমেন্টেশন এবং একক-চিত্র পুনর্গঠন নিয়ে আসে। খেলার মাঠ, সম্পাদনাগুলিতে একীকরণ, উন্মুক্ত সংস্থান এবং বাণিজ্য, শিক্ষা এবং খেলাধুলায় অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি শক্ত ভিত্তি তৈরি করা হচ্ছে। ছবি এবং ভলিউম নিয়ে কাজ করার নতুন উপায় যা নির্ভুলতা, অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং দায়িত্বকে একত্রিত করে।