मेटा च्या SAM 3 आणि SAM 3D सह लोक आणि वस्तू 3D मध्ये रूपांतरित करा

¿SAM 3D वापरून लोक आणि वस्तू 3D मॉडेलमध्ये कसे रूपांतरित करायचे? दृश्यांवर लागू केलेली कृत्रिम बुद्धिमत्ता मोठा प्रभाव पाडत आहे आणि आता, वस्तू अचूकपणे कापण्याव्यतिरिक्त, हे शक्य आहे एकाच प्रतिमेचे 3D मॉडेलमध्ये रूपांतर करणे विविध कोनातून एक्सप्लोर करण्यास सज्ज. मेटाने नवीन पिढीतील साधने सादर केली आहेत जी प्रगत उपकरणे किंवा ज्ञानाची आवश्यकता नसताना संपादन, दृश्य जग समजून घेणे आणि त्रिमितीय पुनर्बांधणी यांना जोडतात.

आपण SAM 3 आणि SAM 3D बद्दल बोलत आहोत, हे दोन मॉडेल्स आहेत जे शोध, ट्रॅकिंग आणि सेग्मेंटेशन सुधारण्यासाठी आणि वस्तू आणि लोकांची 3D पुनर्रचना विस्तृत प्रेक्षकांसाठी. त्यांच्या प्रस्तावात मजकूर सूचना आणि दृश्य संकेत एकाच वेळी समजून घेणे समाविष्ट आहे, जेणेकरून घटक कापणे, रूपांतरित करणे आणि पुनर्बांधणी करणे आपल्याला हवे ते टाइप करण्याइतके किंवा काही क्लिक करण्याइतके सोपे होईल.

SAM 3 आणि SAM 3D म्हणजे काय आणि ते कसे वेगळे आहेत?

मेटाचा सेगमेंट एनिथिंग फॅमिली दोन नवीन जोडण्यांसह विस्तारत आहे: SAM 3 आणि SAM 3D. पहिला सेगमेंट फोटो आणि व्हिडिओंमधील वस्तू ओळखणे, ट्रॅक करणे आणि त्यांचे विभाजन करणे यावर लक्ष केंद्रित करतो, तर दुसरा सेगमेंटेशन पुढील पिढीच्या अचूकतेसह करतो. एकाच प्रतिमेतून 3D भूमिती आणि देखावा पुनर्बांधणी करतेज्यामध्ये लोक, प्राणी किंवा दैनंदिन वापराच्या वस्तूंचा समावेश आहे.

कार्यात्मक फरक स्पष्ट आहे: SAM 3 दृश्य सामग्रीचे "समजणे आणि वेगळे करणे" हाताळते आणि SAM 3D त्या समजुतीचा वापर त्रिमितीय व्हॉल्यूम "तयार" करण्यासाठी करते. या जोडणीसह, पूर्वी जटिल सॉफ्टवेअर किंवा विशेष स्कॅनरची आवश्यकता असलेले कार्यप्रवाह बनते. जास्त सुलभ आणि जलद.

शिवाय, SAM 3 हे मूलभूत दृश्य सूचनांपुरते मर्यादित नाही. ते नैसर्गिक भाषा-मार्गदर्शित विभाजन प्रदान करते जे अर्थ लावण्यास सक्षम आहे अतिशय अचूक वर्णनेआपण आता फक्त "कार" किंवा "बॉल" बद्दल बोलत नाही, तर "लाल बेसबॉल कॅप" सारख्या वाक्यांशांबद्दल बोलतो जेणेकरून ते घटक दृश्यात, अगदी व्हिडिओमध्ये देखील अचूकपणे शोधता येतील.

दरम्यान, SAM 3D दोन पूरक फ्लेवर्समध्ये येते: SAM 3D ऑब्जेक्ट्स, ज्यावर लक्ष केंद्रित केले आहे वस्तू आणि दृश्येआणि SAM 3D बॉडी, मानवी आकार आणि स्वरूपाचा अंदाज घेण्यासाठी प्रशिक्षित. हे स्पेशलायझेशन ग्राहकोपयोगी वस्तूंपासून ते पोर्ट्रेट आणि पोझपर्यंत सर्वकाही कव्हर करण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे सर्जनशील, व्यावसायिक आणि वैज्ञानिक अनुप्रयोगांचे दरवाजे उघडतात.

ते एकाच प्रतिमेचे विभाजन आणि पुनर्रचना कशी करतात?

शब्द आणि पिक्सेल यांच्यात थेट संबंध स्थापित करण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात डेटावर प्रशिक्षित केलेल्या आर्किटेक्चरमध्ये याची गुरुकिल्ली आहे. मॉडेल लिखित सूचना आणि दृश्य संकेत (क्लिक, ठिपके किंवा बॉक्स) एकाच वेळी समजते, जेणेकरून विनंती विशिष्ट क्षेत्रांमध्ये अनुवादित करा फोटो किंवा व्हिडिओ फ्रेमचा.

भाषेची ही समज पारंपारिक वर्ग नावांच्या पलीकडे जाते. SAM 3 जटिल सूचना, वगळणे आणि बारकावे हाताळू शकते, ज्यामुळे "लाल टोपी न घातलेले लोक बसलेले" सारख्या प्रश्नांना परवानगी मिळते. ही सुसंगतता तपशीलवार मजकूर सूचना हे मागील मॉडेल्सच्या ऐतिहासिक मर्यादा सोडवते, ज्यामुळे बारकावे असलेल्या संकल्पना गोंधळात टाकल्या जात होत्या.

मग SAM 3D कार्यान्वित होते: एका प्रतिमेपासून सुरुवात करून, ते एक त्रिमितीय मॉडेल तयार करते जे तुम्हाला इतर दृष्टिकोनातून वस्तू पाहण्याची, दृश्याची पुनर्रचना करण्याची किंवा 3D प्रभाव लागू करण्याची परवानगी देते. प्रत्यक्षात, ते मागील विभाजनासह एकत्रित होते जेणेकरून आपल्याला काय आवडते ते वेगळे केले जाऊ शकते आणि म्हणूनच, गुंतागुंतीच्या मध्यवर्ती पायऱ्यांशिवाय 3D मध्ये पुनर्बांधणी करा.

मागील पिढ्यांच्या तुलनेत नवीन वैशिष्ट्ये

SAM 1 आणि SAM 2 ने दृश्य संकेतांवर जास्त अवलंबून राहून विभाजनात क्रांती घडवून आणली. तथापि, जेव्हा त्यांना लांबलचक अर्थ लावण्यास किंवा सूक्ष्म नैसर्गिक भाषेच्या सूचना देण्यास सांगितले तेव्हा त्यांना संघर्ष करावा लागला. SAM 3 ने त्या अडथळ्याला पार केले आणि त्यात समाविष्ट केले मल्टीमॉडल समज जे मजकूर आणि दृष्टी यांना अधिक थेट जोडते.

मेटा प्रगतीसोबत एक नवीन बेंचमार्क घेऊन येतो शब्दसंग्रहाचे मुक्त विभाजनवास्तविक-जगातील परिस्थितींमध्ये मजकूर-मार्गदर्शित विभाजनाचे मूल्यांकन करण्यासाठी आणि SAM 3 वेट्सच्या प्रकाशनासह डिझाइन केलेले. अशा प्रकारे, संशोधक आणि विकासक पद्धतींमधील परिणामांचे काटेकोरपणे मोजमाप आणि तुलना करू शकतात.

मेटा द्वारे सामायिक केलेल्या डेटानुसार, त्याच्या पुनर्रचनामध्ये, SAM 3D ऑब्जेक्ट्स मागील दृष्टिकोनांपेक्षा लक्षणीयरीत्या सुधारते, जे चेकपॉइंट्स, अनुमान कोड आणि मूल्यांकन संच देखील जारी करते. SAM 3D बॉडी सोबत, कंपनी रिलीज करत आहे SAM 3D कलाकार वस्तू, विविध प्रकारच्या प्रतिमांमध्ये 3D गुणवत्तेचे मूल्यांकन करण्यासाठी कलाकारांसह तयार केलेला एक नवीन डेटासेट.

वास्तविक जगातील अनुप्रयोग आणि तात्काळ वापर प्रकरणे

मेटा या क्षमता त्यांच्या उत्पादनांमध्ये एकत्रित करत आहे. इंस्टाग्राम आणि फेसबुकसाठी त्यांच्या व्हिडिओ टूल "एडिट्स" मध्ये, व्हिडिओंवर प्रभाव लागू करण्यासाठी प्रगत सेगमेंटेशन आधीच वापरले जात आहे. विशिष्ट लोक किंवा वस्तू उर्वरित प्रतिमेवर परिणाम न करता. हे गुणवत्तेचा त्याग न करता पार्श्वभूमी बदल, निवडक फिल्टर किंवा लक्ष्यित रूपांतरणे सुलभ करते.

आपल्याला ही वैशिष्ट्ये Vibes मध्ये, Meta AI अॅपमध्ये आणि meta.ai प्लॅटफॉर्मवर, नवीन संपादन आणि सर्जनशील अनुभवांसह देखील दिसतील. जटिल सूचनांना अनुमती देऊन, वापरकर्ता त्यांना काय सुधारित करायचे आहे याचे वर्णन करू शकतो आणि सिस्टम त्यानुसार प्रतिसाद देईल. पोस्ट-प्रॉडक्शन कामे स्वयंचलित करते ते पूर्वी कष्टाचे असायचे.

वाणिज्य क्षेत्रात, फेसबुक मार्केटप्लेसचे "व्ह्यू इन रूम" वेगळे दिसते, जे वापरकर्त्यांना स्वयंचलितपणे जनरेट केलेल्या 3D मॉडेल्समुळे त्यांच्या घरात फर्निचर किंवा दिवे कसे दिसतील हे कल्पना करण्यास मदत करते. ही कार्यक्षमता अनिश्चितता कमी करते आणि खरेदी निर्णय सुधारतो, जेव्हा आपण उत्पादन प्रत्यक्ष पाहू शकत नाही तेव्हा एक महत्त्वाचा मुद्दा.

याचा परिणाम रोबोटिक्स, विज्ञान, शिक्षण आणि क्रीडा औषधांवर होतो. साध्या छायाचित्रांमधून 3D पुनर्बांधणी सिम्युलेटरना फीड करू शकते, शारीरिक संदर्भ मॉडेल तयार करू शकते आणि पूर्वी विशेष उपकरणांची आवश्यकता असलेल्या विश्लेषण साधनांना समर्थन देऊ शकते. हे सर्व प्रोत्साहन देते नवीन कार्यप्रवाह संशोधन आणि प्रशिक्षणात.

कोणत्याही खेळाचे मैदान विभाग: घर्षण न करता चाचणी करा आणि तयार करा

प्रवेशाचे लोकशाहीकरण करण्यासाठी, मेटाने लाँच केले आहे सेगमेंट एनिथिंग प्लेग्राउंडएक अशी वेबसाइट जिथे कोणीही प्रतिमा किंवा व्हिडिओ अपलोड करू शकते आणि SAM 3 आणि SAM 3D वापरून प्रयोग करू शकते. त्याचा इंटरफेस क्लासिक एडिटर्सच्या "जादूच्या कांडी" ची आठवण करून देतो, ज्याचा फायदा असा आहे की आपण आपल्याला जे निवडायचे आहे ते लिहा. किंवा काही क्लिक्सने परिष्कृत करा.

याव्यतिरिक्त, प्लेग्राउंड वापरण्यास तयार टेम्पलेट्स देते. यामध्ये व्यावहारिक पर्याय समाविष्ट आहेत जसे की पिक्सेलेट चेहरे किंवा लायसन्स प्लेट्सआणि मोशन ट्रेल्स किंवा स्पॉटलाइट्ससारखे अधिक सर्जनशील प्रभाव. यामुळे काही सेकंदात ओळख संरक्षण कार्ये किंवा लक्षवेधी प्रभाव साध्य करणे शक्य होते.

सेगमेंटेशनच्या पलीकडे, वापरकर्ते SAM 3D सह नवीन दृष्टिकोनातून दृश्ये एक्सप्लोर करू शकतात, त्यांची पुनर्रचना करू शकतात किंवा त्रिमितीय प्रभाव लागू करू शकतात. 3D किंवा संगणक दृष्टीचे पूर्व ज्ञान नसलेले कोणीही असे करू शकेल हे ध्येय आहे. स्वीकार्य निकाल मिळवा काही मिनिटांत आणि काहीही स्थापित न करता.

मॉडेल्स, खुली संसाधने आणि मूल्यांकन

समुदायाला अत्याधुनिक तंत्रज्ञानाचा वापर करण्यास मदत करण्यासाठी मेटाने संसाधने जारी केली आहेत. SAM 3 साठी, खालील गोष्टी उपलब्ध आहेत: मॉडेल वजने सोबत एक खुला शब्दसंग्रह बेंचमार्क आणि वास्तुकला आणि प्रशिक्षणाचे तपशीलवार तांत्रिक पेपर. हे पुनरुत्पादनक्षमता आणि निष्पक्ष तुलना सुलभ करते.

3D आघाडीवर, कंपनीने नियंत्रण बिंदू, अनुमान कोड आणि पुढील पिढीचे मूल्यांकन संच जारी केले आहे. SAM 3D ऑब्जेक्ट्स आणि SAM 3D बॉडीचे द्वैत व्यापक कव्हरेजसाठी परवानगी देते. सामान्य वस्तू आणि मानवी शरीर प्रत्येक केससाठी अनुकूलित मेट्रिक्ससह, भौमितिक आणि दृश्य निष्ठा मूल्यांकन करण्यासाठी आवश्यक असलेले काहीतरी.

SAM 3D आर्टिस्ट ऑब्जेक्ट्स तयार करण्यासाठी कलाकारांसोबत सहयोग केल्याने मूल्यांकनात केवळ तांत्रिक निकषच नव्हे तर सौंदर्यशास्त्र आणि विविधतेचे निकष समाविष्ट होतात. 3D पुनर्बांधणी उपयुक्त बनवण्यासाठी हे महत्त्वाचे आहे. सर्जनशील आणि व्यावसायिक वातावरणजिथे लोकांना जाणवणारी गुणवत्ता फरक करते.

मजकूर विभाजन: उदाहरणे आणि फायदे

SAM 3 सह, तुम्ही "लाल बेसबॉल कॅप" टाइप करू शकता आणि सिस्टम प्रतिमेतील किंवा संपूर्ण व्हिडिओमधील सर्व जुळण्या ओळखेल. ही अचूकता वर्कफ्लो संपादित करण्याचे दरवाजे उघडते जिथे फक्त "लाल बेसबॉल कॅप" टाइप करणे पुरेसे आहे. लहान आणि स्पष्ट वाक्ये घटक वेगळे करणे आणि त्यांच्यावर परिणाम किंवा परिवर्तने लागू करणे.

मल्टीमोडल भाषा मॉडेल्सशी सुसंगतता समृद्ध सूचनांना अनुमती देते, ज्यामध्ये वगळणे किंवा अटींचा समावेश आहे ("लाल टोपी न घालणारे लोक खाली बसलेले"). ही लवचिकता मॅन्युअल कामाचे तास कमी करते आणि कमी करते निवड चुका जे पूर्वी हाताने दुरुस्त केले होते.

मोठ्या प्रमाणात सामग्री तयार करणाऱ्या संघांसाठी, मजकूर-चालित विभाजन पाइपलाइनला गती देते आणि परिणामांचे प्रमाणीकरण करणे सोपे करते. उदाहरणार्थ, मार्केटिंगमध्ये, उत्पादन कुटुंबात फिल्टर लागू करून सुसंगतता राखली जाऊ शकते, जे वेळ आणि खर्च सुधारतो उत्पादनाचे.

सोशल मीडिया एडिटिंग आणि डिजिटल सर्जनशीलता

एडिटमधील एकत्रीकरणामुळे इंस्टाग्राम आणि फेसबुक क्रिएटर्सना प्रगत पोस्ट-प्रॉडक्शन वैशिष्ट्ये मिळतात. पूर्वी जटिल मास्कची आवश्यकता असलेले फिल्टर आता टेक्स्ट कमांड आणि काही क्लिक्ससह लागू केले जाऊ शकते, तसेच कडा आणि बारीक तपशील स्थिर फ्रेम दर फ्रेम.

लहान भागांसाठी, जिथे प्रकाशन वेळापत्रक महत्त्वाचे असते, तिथे हे ऑटोमेशन सोनेरी असते. क्लिपची पार्श्वभूमी बदलणे, फक्त एकाच व्यक्तीला हायलाइट करणे किंवा विशिष्ट वस्तूचे रूपांतर करणे यासाठी आता मॅन्युअल वर्कफ्लोची आवश्यकता नाही आणि ते परिणामांचे लोकशाहीकरण करते जे पूर्वी व्यावसायिकांसाठीच होते.

दरम्यान, Vibes आणि meta.ai भाषा-निर्देशित संपादन आणि सर्जनशीलतेसह अनुभवांची श्रेणी वाढवत आहेत. आपल्याला काय हवे आहे ते तपशीलवार वर्णन करण्यास सक्षम झाल्यामुळे, कल्पनेपासून परिणामापर्यंतची झेप कमी होते, ज्याचे भाषांतर अधिक सर्जनशील पुनरावृत्ती कमी वेळेत.

वाणिज्य, विज्ञान आणि खेळ: मनोरंजनाच्या पलीकडे

फेसबुक मार्केटप्लेसवरील "व्ह्यू इन रूम" हे व्यावहारिक मूल्याचे उदाहरण देते: खरेदी करण्यापूर्वी तुमच्या लिविंग रूममध्ये दिवा किंवा फर्निचर पाहिल्याने परतावा कमी होतो आणि विश्वास निर्माण होतो. त्यामागे एक पाइपलाइन आहे जी प्रतिमांपासून सुरुवात करून, एक व्हिज्युअलायझेशनसाठी 3D मॉडेल संदर्भित

विज्ञान आणि शिक्षणात, साध्या छायाचित्रांमधून पुनर्बांधणी केल्याने शिक्षण साहित्य आणि वास्तववादी सिम्युलेटर तयार करण्याचा खर्च कमी होतो. एआय-निर्मित शारीरिक मॉडेल वर्गात किंवा... मध्ये समर्थन साधन म्हणून वापरले जाऊ शकते. बायोमेकॅनिकल विश्लेषणसामग्री तयार करण्याची गती वाढवणे.

क्रीडा औषधांमध्ये, शरीर रचना विश्लेषण आणि आकार पुनर्रचना एकत्रित केल्याने महागड्या उपकरणांशिवाय पोश्चर आणि हालचालींचा अभ्यास करण्यासाठी साधने उपलब्ध होतात. यामुळे शक्यता उघडतात अधिक वारंवार मूल्यांकन आणि रिमोट मॉनिटरिंग.

गोपनीयता, नीतिमत्ता आणि चांगल्या पद्धती

या साधनांच्या शक्तीसाठी जबाबदारीची आवश्यकता असते. लोकांच्या संमतीशिवाय त्यांच्या प्रतिमा हाताळल्याने कायदेशीर आणि नैतिक समस्या उद्भवू शकतात. प्रतिमांची पुनर्बांधणी टाळणे उचित आहे. अपरिचित चेहरेपरवानगीशिवाय मॉडेल्स शेअर करू नका आणि गोंधळ किंवा हानी पोहोचवू शकतील असे संवेदनशील दृश्ये बदलू नका.

मेटा गैरवापर कमी करण्यासाठी नियंत्रणे जाहीर करते, परंतु अंतिम जबाबदारी तंत्रज्ञानाच्या वापरकर्त्याची आहे. प्रतिमांचे मूळ सत्यापित करणे, वैयक्तिक डेटा संरक्षित करणे आणि संदर्भाचे मूल्यांकन करा खाजगी माहिती उघड करू शकणारे 3D मॉडेल प्रकाशित करण्यापूर्वी.

व्यावसायिक वातावरणात, पुनरावलोकन आणि संमती धोरणे स्थापित करणे आणि एआय-व्युत्पन्न सामग्रीचे स्पष्टपणे लेबलिंग करणे, जबाबदार वापरास हातभार लावते. या विषयांवर टीमला प्रशिक्षण देण्यास मदत होते वाईट सवयी टाळा आधीच घटनांना त्वरित प्रतिसाद द्या.

SAM 3D वापरून लोक आणि वस्तूंचे 3D मॉडेलमध्ये रूपांतर कसे करावे: सुरुवात कशी करावी

जर तुम्हाला लगेच प्रयोग करायचा असेल, तर एनिथिंग प्लेग्राउंड सेगमेंट हा प्रवेशद्वार आहे. तिथे तुम्ही फोटो किंवा व्हिडिओ अपलोड करू शकता, तुम्हाला काय निवडायचे आहे ते टाइप करू शकता आणि एका साध्या इंटरफेसमध्ये 3D पुनर्बांधणी पर्याय वापरून पाहू शकता. तांत्रिक प्रोफाइलसाठी, [अधिक पर्याय उपलब्ध आहेत]. वजने, चौक्या आणि कोड जे सानुकूलित चाचणी सुलभ करते.

संशोधक, विकासक आणि कलाकारांकडे एक परिसंस्था आहे ज्यामध्ये बेंचमार्क, मूल्यांकन डेटासेट आणि दस्तऐवजीकरण समाविष्ट आहे. प्रगती मोजण्यासाठी आणि दत्तक घेण्यास गती देण्यासाठी सामान्य आधार स्थापित करणे हे ध्येय आहे. विविध क्षेत्रेडिजिटल सर्जनशीलतेपासून रोबोटिक्सपर्यंत.

सर्वात मनोरंजक गोष्ट म्हणजे ही झेप तज्ञांसाठी राखीव नाही: शिकण्याची गती कमी होत चालली आहे आणि वैशिष्ट्ये दररोजच्या अॅप्सपर्यंत पोहोचत आहेत. सर्वकाही असे सूचित करते की संपादन आणि 3D हे वर्कफ्लोमध्ये एकत्रित केले जातील जिथे नैसर्गिक भाषा ही इंटरफेस आहे.

SAM 3 आणि SAM 3D सह, मेटा सर्व आकारांच्या निर्माते आणि संघांसाठी मजकूर विभाजन आणि एकल-प्रतिमा पुनर्बांधणी आणते. प्लेग्राउंड, संपादनांमध्ये एकत्रीकरण, मुक्त संसाधने आणि वाणिज्य, शिक्षण आणि क्रीडा क्षेत्रातील अनुप्रयोगांमध्ये एक मजबूत पाया रचला जात आहे. प्रतिमा आणि व्हॉल्यूमसह काम करण्याचा नवीन मार्ग ज्यामध्ये अचूकता, सुलभता आणि जबाबदारी यांचा मेळ आहे.