Konvertu homojn kaj objektojn en 3D per SAM 3 kaj SAM 3D de Meta

¿Kiel konverti homojn kaj objektojn en 3D-modelojn per SAM 3D? Artefarita inteligenteco aplikita al vidaĵoj faras grandan efikon, kaj nun, krom precize eltranĉi objektojn, eblas konverti unuopan bildon en 3D-modelon Preta por esplorado el pluraj anguloj. Meta enkondukis novan generacion de iloj, kiuj kunigas redaktadon, vidan mondkomprenon kaj tridimensian rekonstruon sen postuli altnivelan ekipaĵon aŭ scion.

Ni parolas pri SAM 3 kaj SAM 3D, du modeloj kiuj alvenas por plibonigi detekton, spuradon kaj segmentadon, kaj por alporti la 3D-rekonstruo de objektoj kaj homoj al larĝa publiko. Ilia propono implicas samtempe kompreni tekstajn instrukciojn kaj vidajn signalojn, tiel ke tranĉi, transformi kaj rekonstrui elementojn estas tiel facile kiel tajpi tion, kion ni volas, aŭ fari kelkajn klakojn.

Kio estas SAM 3 kaj SAM 3D kaj kiel ili diferencas?

La familio Segment Anything de Meta vastiĝas per du novaj aldonoj: SAM 3 kaj SAM 3D. La unua celas identigi, spuri kaj segmenti objektojn en fotoj kaj filmetoj kun venontgeneracia precizeco, dum la dua... Rekonstruas 3D-geometrion kaj aspekton el ununura bildoinkluzive de homoj, bestoj aŭ ĉiutagaj produktoj.

La funkcia diferenco estas klara: SAM 3 prizorgas la "komprenon kaj apartigon" de vida enhavo, kaj SAM 3D uzas tiun komprenon por "krei" tridimensian volumenon. Kun ĉi tiu parigo, laborfluo, kiu antaŭe postulis kompleksan programaron aŭ specialigitajn skanilojn, fariĝas... multe pli alirebla kaj pli rapida.

Plue, SAM 3 ne limiĝas al bazaj vidaj sugestoj. Ĝi provizas naturalingvan segmentadon kapablan interpreti tre precizaj priskribojNi jam ne plu parolas nur pri "aŭto" aŭ "pilko", sed pri frazoj kiel "ruĝa basbala ĉapo" por precize lokalizi tiujn elementojn en sceno, eĉ tra la tuta filmeto.

Dume, SAM 3D venas en du komplementaj gustoj: SAM 3D Objects, fokusita sur objektoj kaj scenojkaj SAM 3D Body, trejnita por taksi homan formon kaj korpon. Ĉi tiu specialiĝo permesas al ĝi kovri ĉion de konsumvaroj ĝis portretoj kaj pozoj, malfermante la pordon al kreivaj, komercaj kaj sciencaj aplikoj.

Kiel ili sukcesas segmenti kaj rekonstrui el ununura bildo?

La ŝlosilo kuŝas en arkitekturo trejnita per grandaj volumoj de datumoj por establi rektajn ligojn inter vortoj kaj pikseloj. La modelo komprenas skribajn instrukciojn kaj vidajn signalojn (klakojn, punktojn aŭ skatolojn) samtempe, tiel ke traduki peton en specifajn areojn de foto aŭ videokadro.

Ĉi tiu kompreno de la lingvo iras preter tradiciaj klasnomoj. SAM 3 povas pritrakti kompleksajn instrukciojn, ekskludojn kaj nuancojn, ebligante serĉdemandojn kiel "homoj sidantaj, kiuj ne portas ruĝan ĉapelon". Ĉi tiu kongruo kun detalaj tekstaj instrukcioj Ĝi solvas historian limigon de antaŭaj modeloj, kiuj emis konfuzi detalajn konceptojn.

Tiam SAM 3D ekagas: komencante per bildo, ĝi generas tridimensian modelon, kiu permesas al vi vidi la objekton el aliaj perspektivoj, reorganizi la scenon aŭ apliki 3D-efikojn. Praktike, ĝi integriĝas kun la antaŭa segmentado por izoli tion, kio interesas nin, kaj tial, Rekonstruu en 3D sen komplikaj interaj paŝoj.

Novaj funkcioj kompare kun antaŭaj generacioj

SAM 1 kaj SAM 2 revoluciigis segmentadon per forta fidado je vidaj indikoj. Tamen, ili malfacile sukcesis kiam oni petis ilin provizi longajn interpretojn aŭ nuancitajn naturajn lingvajn instrukciojn. SAM 3 rompas tiun baron per enkorpigo de... multimodala kompreno kiu pli rekte ligas tekston kaj vizion.

Meta akompanas la progreson per nova komparnormo de malferma vortproviza segmentadoCelante taksi tekst-gviditan segmentadon en realmondaj scenaroj, kaj kun la publikigo de la pezoj de SAM 3. Tiel, esploristoj kaj programistoj povas rigore mezuri kaj kompari rezultojn inter metodoj.

En sia restrukturado, SAM 3D Objects signife plibonigas antaŭajn alirojn, laŭ datumoj dividitaj de Meta, kiu ankaŭ publikigas kontrolpunktojn, inferenckodon kaj taksadan aron. Kune kun SAM 3D Body, la kompanio publikigas SAM 3D Artist Objects, nova datumbazo kreita kun artistoj por taksi 3D-kvaliton en vasta gamo da bildoj.

Realmondaj aplikoj kaj tujaj uzkazoj

Meta integras ĉi tiujn kapablojn en siajn produktojn. En "Redaktoj", ĝia videa ilo por Instagram kaj Facebook, altnivela segmentado jam estas uzata por apliki efikojn al filmetoj. specifaj homoj aŭ objektoj sen influi la reston de la bildo. Tio faciligas fonŝanĝojn, selektemajn filtrojn aŭ celitajn transformojn sen oferi kvaliton.

Ni ankaŭ vidos ĉi tiujn funkciojn en Vibes, ene de la aplikaĵo Meta AI, kaj sur la platformo meta.ai, kun novaj redaktaj kaj kreivaj spertoj. Permesante kompleksajn instrukciojn, la uzanto povas priskribi kion ili volas modifi, kaj la sistemo respondos laŭe. aŭtomatigas postproduktadajn taskojn tio iam estis peniga.

En komerco, la funkcio "View in Room" de Facebook Marketplace elstaras, helpante uzantojn bildigi kiel mebloj aŭ lampoj aspektus en ilia hejmo danke al aŭtomate generitaj 3D-modeloj. Ĉi tiu funkcio reduktas necertecon kaj plibonigas la aĉetodecidon, ŝlosila punkto kiam ni ne povas fizike vidi la produkton.

La efiko etendiĝas al robotiko, scienco, edukado kaj sportmedicino. 3D-rekonstruo el simplaj fotoj povas nutri simulilojn, krei anatomiajn referencmodelojn kaj subteni analizajn ilojn, kiuj antaŭe postulis specialan ekipaĵon. Ĉio ĉi antaŭenigas novaj laborfluoj en esplorado kaj trejnado.

Segmentu Io ajn Ludejon: testu kaj kreu sen frotado

Por demokratiigi aliron, Meta lanĉis Segmento Io ajn LudejoRetejo kie ĉiu ajn povas alŝuti bildojn aŭ filmetojn kaj eksperimenti kun SAM 3 kaj SAM 3D. Ĝia interfaco memorigas pri la "magia bastono" de klasikaj redaktiloj, kun la avantaĝo ke ni povas skribi kion ni volas elekti aŭ rafini per kelkaj klakoj.

Krome, la Ludejo ofertas pretajn ŝablonojn. Tiuj inkluzivas praktikajn eblojn kiel ekzemple pikselaj vizaĝoj aŭ numerplatojkaj pli kreivaj efektoj kiel movspuroj aŭ spotlumoj. Tio ebligas atingi identecprotektajn taskojn aŭ okulfrapajn efektojn en sekundoj.

Preter segmentado, uzantoj povas esplori scenojn el novaj perspektivoj, rearanĝi ilin aŭ apliki tridimensiajn efikojn per SAM 3D. La celo estas, ke ĉiu, sen antaŭa scio pri 3D aŭ komputila vidado, povu fari tion. atingi akcepteblajn rezultojn en minutoj kaj sen instali ion ajn.

Modeloj, malfermaj rimedoj kaj taksado

Meta publikigis rimedojn por helpi la komunumon antaŭenigi la plej novajn teknikojn. Por SAM 3, jen haveblas: modelaj pezoj kune kun malferma vortproviza komparnormo kaj teknika artikolo detaliganta la arkitekturon kaj trejnadon. Tio faciligas reprodukteblecon kaj justajn komparojn.

Rilate al 3D, la kompanio publikigis kontrolpunktojn, inferenckodon, kaj taksadon de la sekva generacio. La dueco de SAM 3D Objects kaj SAM 3D Body permesas ampleksan kovradon. ĝeneralaj objektoj kaj la homa korpo kun metrikoj adaptitaj al ĉiu kazo, io esenca por taksi geometrian kaj vidan fidelecon.

Kunlabori kun artistoj por krei SAM 3D Artist Objects enkondukas estetikajn kaj diversecajn kriteriojn en la taksadon, ne nur teknikajn. Ĉi tio estas ŝlosila por igi 3D-rekonstruon utila en kreivaj kaj komercaj mediojkie la kvalito perceptita de homoj faras la diferencon.

Teksta segmentado: ekzemploj kaj avantaĝoj

Per SAM 3, vi povas tajpi "ruĝa basbala ĉapo" kaj la sistemo identigos ĉiujn matĉojn en bildo aŭ tra filmeto. Ĉi tiu precizeco malfermas la pordon al redaktaj laborfluoj kie simple tajpi "ruĝa basbala ĉapo" sufiĉas. mallongaj kaj klaraj frazoj apartigi elementojn kaj apliki al ili efektojn aŭ transformojn.

Kongrueco kun plurmodalaj lingvaj modeloj ebligas pli riĉajn instrukciojn, inkluzive de ekskludoj aŭ kondiĉoj ("homoj sidantaj sen ruĝa ĉapo"). Ĉi tiu fleksebleco reduktas manajn laborhorojn kaj malpliigas selektadaj eraroj kiuj antaŭe estis korektitaj permane.

Por teamoj kreantaj enhavon je granda skalo, tekst-movita segmentado akcelas la procezojn kaj faciligas la normigon de rezultoj. En merkatado, ekzemple, oni povas konservi koherecon per apliko de filtriloj al produkta familio, io kio... plibonigas tempon kaj kostojn de produktado.

Redaktado de sociaj retoj kaj cifereca kreivo

La integriĝo en Redaktoj alportas progresintajn postproduktajn funkciojn al Instagram kaj Facebook-kreintoj. Filtrilo, kiu antaŭe postulis kompleksajn maskojn, nun povas esti aplikita per teksta komando kaj kelkaj klakoj, samtempe konservante... la randoj kaj fajnaj detaloj stabila kadro post kadro.

Por mallongaj pecoj, kie la eldonhoraro gravas, ĉi tiu aŭtomatigo estas tre utila. Ŝanĝi la fonon de filmeto, elstarigi nur unu personon aŭ transformi specifan objekton jam ne postulas manajn laborfluojn, kaj tio demokratiigas efikojn kiuj antaŭe estis ekskluzivaj por profesiuloj.

Dume, Vibes kaj meta.ai plivastigas la gamon da spertoj per lingvo-movita redaktado kaj kreemo. Povante detale priskribi tion, kion ni volas, la salto de ideo al rezulto mallongiĝas, kio tradukiĝas al pli kreivaj ripetoj en malpli da tempo.

Komerco, scienco kaj sporto: preter distro

“View in Room” (Vidi en Ĉambro) ĉe Facebook Marketplace (Fejsbuka Merkato) ekzempligas la praktikan valoron: vidi lampon aŭ meblon en via loĝoĉambro antaŭ aĉeto reduktas revenojn kaj konstruas fidon. Malantaŭ ĝi estas produktada procezo kiu, komenciĝante per bildoj, generas 3D-modelo por bildigo konteksta.

En scienco kaj edukado, rekonstruado el simplaj fotoj reduktas la koston de kreado de instrumaterialoj kaj realismaj simuliloj. Inteligenteco-generita anatomia modelo povas esti uzata kiel subtena ilo en klasĉambroj aŭ en... biomekanika analizoakceli la preparadon de enhavo.

En sportmedicino, la kombinado de analizo de korpokonsisto kun rekonstruo de formo provizas ilojn por studi pozojn kaj movojn sen multekosta ekipaĵo. Tio malfermas eblecojn por pli oftaj taksadoj kaj fora monitorado.

Privateco, etiko kaj bonaj praktikoj

La povo de ĉi tiuj iloj postulas respondecon. Manipulado de bildoj de homoj sen ilia konsento povas konduki al juraj kaj etikaj problemoj. Estas konsilinde eviti rekonstrui bildojn. nekonataj vizaĝojNe dividu modelojn sen permeso kaj ne ŝanĝu sentemajn scenojn, kiuj povus kaŭzi konfuzon aŭ damaĝon.

Meta anoncas kontrolojn por mildigi misuzon, sed la finfina respondeco kuŝas ĉe la uzanto de la teknologio. Estas konsilinde kontroli la originon de bildoj, protekti personajn datumojn, kaj taksi la kuntekston antaŭ ol publikigi 3D-modelojn, kiuj povus malkaŝi privatajn informojn.

En profesiaj kontekstoj, establi reviziajn kaj konsentajn politikojn, kaj klare etikedi AI-generitan enhavon, kontribuas al respondeca uzo. Trejni la teamon pri ĉi tiuj temoj helpas malhelpi malbonajn praktikojn jam respondas rapide al okazaĵoj.

Kiel konverti homojn kaj objektojn en 3D-modelojn per SAM 3D: Kiel komenci

Se vi volas tuj eksperimenti, la Segmento "Anything Playground" estas la enirejo. Tie vi povas alŝuti foton aŭ filmeton, tajpi tion, kion vi volas elekti, kaj provi 3D-rekonstruajn opciojn ene de simpla interfaco. Por teknikaj profiloj, [pliaj opcioj haveblas]. pezoj, kontrolpunktoj kaj kodo kiuj faciligas personigitan testadon.

Esploristoj, programistoj kaj artistoj havas ekosistemon, kiu inkluzivas komparnormojn, taksadajn datumarojn kaj dokumentadon. La celo estas establi komunan bazon por mezuri progreson kaj akceli adopton en malsamaj sektorojde cifereca kreemo ĝis robotiko.

La plej interesa afero estas, ke ĉi tiu salto ne estas rezervita por specialistoj: la lernadokurbo mallongiĝas, kaj la funkcioj atingas ĉiutagajn aplikaĵojn. Ĉio sugestas, ke redaktado kaj 3D daŭre estos integritaj en laborfluojn, kie natura lingvo estas la interfaco.

Kun SAM 3 kaj SAM 3D, Meta alportas tekstsegmentadon kaj unu-bildan rekonstruon al kreintoj kaj teamoj de ĉiuj grandecoj. Inter la Ludejo, integriĝo en Redaktoj, malfermaj rimedoj kaj aplikoj en komerco, edukado kaj sportoj, solida fundamento estas forĝita. nova maniero labori kun bildoj kaj volumeno kiu kombinas precizecon, alireblecon kaj respondecon.