介紹

SAM 2 是 Meta 最新開發的物件分割技術，致力於提升靜態圖像及動態視頻中的物件分割過程。這款最先進的模型不僅具備出色的物件識別能力，也融合了實時處理和智能跟踪功能，使得用戶能以最低的輸入參與視覺媒體的互動。其架構能保證在視頻幀中，即使物件暫時消失，也能提供無縫的用戶體驗。

核心功能

統一的物件分割模型：SAM 2 是首個專為圖像和視頻物件分割而設計的統一模型，應用先進的機器學習技術，廣泛應用於對物件跟蹤和分割至關重要的各種場景。

實時互動性：該模型支持實時處理，非常適合需要直播編輯或與視頻內容互動的應用。用戶只需一鍵便可選擇視頻幀中的物件，並輕鬆跟蹤。

零樣本性能：值得注意的是，SAM 2 在零樣本學習場景中表現出色，能在未經過專門訓練的情況下處理不熟悉的視頻內容。這一特性顯著擴大了其應用範圍，使其在多樣化的現實場景中均可使用。

適用場景

內容創作：視頻製作人及數位內容創作者能利用 SAM 2 高效進行視頻編輯，輕鬆應用特效及分割關鍵物件，提升創作效率。

研究與分析：在視頻監控及野生動物監測等領域，SAM 2 可用於分析動態行為或模式，藉此更有效率地捕捉研究者所需的洞見。

教育與培訓：SAM 2 同樣能在教育環境中發揮作用，賦予學生在互動學習中直接接觸視頻內容的機會，實時識別物件，加深其相應理解，從而提升學習的互動性和有效性。