Paimon

Paimon

👀谢谢关注喵

Meta AIオープンソースの切り抜きモデルの使用評価

一。何でもセグメント#

segment-anything

彼らの公式ウェブサイトにアクセスするためにはプロキシが必要なようですが、彼らはGithub リポジトリも提供しており、ローカルで構築することができます

二。使用方法#

ホバー&クリック#

まず、単純な構図の画像を選んで効果をテストしてみましょう
マウスを移動すると、マウスの位置にあるオブジェクト全体が自動的に選択されます
左クリックすると選択され、完全に切り抜かれていない場合は、選択されていない部分を左クリックで選択できます
不要な部分を選択した場合は、左側のパネルで「Remove Area」を選択し、不要な部分をクリックして削除できます
選択が完了したら、左側のパネルの「Cut out object」をクリックして出力します
1.png
これが出力の効果であり、認識率はまずまずですが、ぼかしがないためにエッジが不均一に見えます
2.png

ボックス#

最初のクリック選択方法とは異なり、PS のテンプレートのような使用方法
ボックスメソッドも提供されており、マウスを長押ししてオブジェクトを自動的に認識します
今回は少し複雑な画像を使用して効果を確認してみましょう
3.jpg
4.jpg
この選択ボックス内のオブジェクト全体が認識されますが、一部が選択されている場合は認識されません
全体的な認識率はまずまずですが、画像が大きすぎて干渉物が多い場合は、奇妙なものが選択されることがあります

すべて#

Segment Anything は、自動的に画像内のすべてのオブジェクトを選択し、個別のファイルとして出力する方法も提供しています
多くのオブジェクトが含まれる画像を使用して、スキャンには約 2〜3 秒かかります
QQ 截图 20230406170913.jpg
QQ 截图 20230406171005.jpg
やはり、このような豆のようなものは正常に切り抜くことができません
大根のようなものは正常に認識されますが、エッジ処理はまだ十分ではありません

三。結論#

全体的に見て、効果はまあまあですが、処理速度と認識率はまずまずです
ただし、補助ツールとしては十分であり、removebg ほどの効果はありません
ただし、オープンソースで無料であることが利点であり、今後のアップデートでエッジ処理を改善してほしいと思います

読み込み中...
文章は、創作者によって署名され、ブロックチェーンに安全に保存されています。