【新智元导读】Meta的SAM「分割一切」模型刚发布，国内团队就进行了二创，打造了一个最强的零样本视觉应用Grounded-SAM，不仅能分割一切，还能检测一切，生成一切。
Meta的「分割一切」模型横空出世后，已经让圈内人惊呼CV不存在了。
就在SAM发布后一天，国内团队在此基础上搞出了一个进化版本「Grounded-SAM」。
Grounded-SAM把SAM和BLIP、Stable Diffusion集成在一起，将图片「分割」、「检测」和「生成」三种能力合一，成为最强Zero-Shot视觉应用。
网友纷纷表示，太卷了！
谷歌大脑的研究科学家、滑铁卢大学计算机科学助理教授Wenhu Chen表示「这也太快了」。
AI大佬沈向洋也向大家推荐了这一最新项目：
Grounded-Segment-Anything：自动检测、分割和生成任何有图像和文本输入的东西。边缘分割可以进一步改进。
截至目前，这个项目在GitHub上已经狂揽2k星。
检测一切，分割一切，生成一切
上周，SAM的发布让CV迎来了GPT-3时刻。甚至，Meta AI声称这是史上首个图像分割基础模型。
该模型可以在统一的框架prompt encoder内，指定一个点、一个边界框、一句话，直接一键分割出任何物体。
SAM具有广泛的通用性，即具有了零样本迁移的能力，足以涵盖各种用例，不需要额外训练，就可以开箱即用地用于新的图像领域，无论是水下照片，还是细胞显微镜。
由此可见，SAM可以说是强到发指。
而现在，国内研究者基于这个模型想到了新的点子，将强大的零样本目标检测器Grounding DINO与之结合，便能通过文本输入，检测和分割一切。
借助Grounding DINO强大的零样本检测能力，Grounded SAM可以通过文本描述就可以找到图片中的任意物体，然后通过SAM强大的分割能力，细粒度的分割出mas。
最后，还可以利用Stable Diffusion对分割出来的区域做可控的文图生成。
再Grounded-SAM具体实践中，研究者将Segment-Anything与3个强大的零样本模型相结合，构建了一个自动标注系统的流程，并展示出非常非常令人印象深刻的结果！
这一项目结合了以下模型：
· BLIP：强大的图像标注模型
· Grounding DINO：最先进的零样本检测器
· Segment-Anything：强大的零样本分割模型
· Stable-Diffusion：出色的生成模型
所有的模型既可以组合使用，也可以独立使用。组建出强大的视觉工作流模型。整个工作流拥有了检测一切，分割一切，生成一切的能力。
该系统的功能包括：
BLIP+Grounded-SAM=自动标注器
使用BLIP模型生成标题，提取标签，并使用Ground-SAM生成框和掩码:
· 半自动标注系统：检测输入的文本，并提供精确的框标注和掩码标注。
· 全自动标注系统：
首先使用BLIP模型为输入图像生成可靠的标注，然后让Grounding DINO检测标注中的实体，接着使用SAM在其框提示上进行实例分割。
Stable Diffusion+Grounded-SAM=数据工厂
· 用作数据工厂生成新数据：可以使用扩散修复模型根据掩码生成新数据。
Segment Anything+HumanEditing
在这个分支中，作者使用Segment Anything来编辑人的头发/面部。
· SAM+头发编辑
· SAM+时尚编辑
作者对于Grounded-SAM模型提出了一些未来可能的研究方向：
自动生成图像以构建新的数据集；分割预训练的更强大的基础模型；与(Chat-)GPT模型的合作；一个完整的管道，用于自动标注图像（包括边界框和掩码），并生成新图像。
作者介绍
Grounded-SAM项目其中的一位研究者是清华大学计算机系的三年级博士生刘世隆。
他近日在GitHub上介绍了自己和团队一起做出的最新项目，并称目前还在完善中。
现在，刘世隆是粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA研究院），计算机视觉与机器人研究中心的实习生，由张磊教授指导，主要研究方向为目标检测，多模态学习。
在此之前，他于2020年获得了清华大学工业工程系的学士学位，并于2019年在旷视实习过一段时间。
顺便提一句，刘世隆也是今年3月份发布的目标检测模型Grounding DINO的一作。
此外，他的4篇论文中了CVPR 2023，2篇论文被ICLR 2023接收，1篇论文被AAAI 2023接收。
而刘世隆提到的那位大佬——任天和，目前在IDEA研究院担任计算机视觉算法工程师，也由张磊教授指导，主要研究方向为目标检测和多模态。
此外，项目的合作者还有，中国科学院大学博士三年级学生黎昆昌，主要研究方向为视频理解和多模态学习；IDEA研究院计算机视觉与机器人研究中心实习生曹赫，主要研究方向为生成模型；以及阿里云高级算法工程师陈佳禹。
安装运行
项目需要安装python 3.8及以上版本，pytorch 1.7及以上版本和torchvision 0.8及以上版本。此外，作者强烈建议安装支持CUDA的PyTorch和TorchVision。
安装Segment Anything：
python -m pip install -e segment_anything
安装GroundingDINO：
python -m pip install -e GroundingDINO
安装diffusers：
pip install --upgrade diffusers[torch]
安装掩码后处理、以COCO格式保存掩码、example notebook和以ONNX格式导出模型所需的可选依赖。同时，项目还需要jupyter来运行example notebook。
pip install opencv-python pycocotools
Grounding DINO演示
下载groundingdino检查点：
cd Grounded-Segment-Anything
wget https://github.com/IDEA-Research
运行demo：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python grounding_dino_demo.py \
--config GroundingDINO/groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py \
--grounded_checkpoint groundingdino_swint_ogc.pth \
--input_image assets/demo1.jpg \
--output_dir "outputs" \
--box_threshold 0.3 \
--text_threshold 0.25 \
--text_prompt "bear" \
--device "cuda"
模型预测可视化将保存在output_dir中，如下所示：
Grounded-Segment-Anything+BLIP演示
自动生成伪标签很简单：
1. 使用BLIP（或其他标注模型）来生成一个标注。
2. 从标注中提取标签，并使用ChatGPT来处理潜在的复杂句子。
3. 使用Grounded-Segment-Anything来生成框和掩码。
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python automatic_label_demo.py \
--config GroundingDINO/groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py \
--grounded_checkpoint groundingdino_swint_ogc.pth \
--sam_checkpoint sam_vit_h_4b8939.pth \
--input_image assets/demo3.jpg \
--output_dir "outputs" \
--openai_key your_openai_key \
--box_threshold 0.25 \
--text_threshold 0.2 \
--iou_threshold 0.5 \
--device "cuda"
伪标签和模型预测可视化将保存在output_dir中，如下所示：
Grounded-Segment-Anything+Inpainting演示
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python grounded_sam_inpainting_demo.py \
--config GroundingDINO/groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py \
--grounded_checkpoint groundingdino_swint_ogc.pth \
--sam_checkpoint sam_vit_h_4b8939.pth \
--input_image assets/inpaint_demo.jpg \
--output_dir "outputs" \
--box_threshold 0.3 \
--text_threshold 0.25 \
--det_prompt "bench" \
--inpaint_prompt "A sofa, high quality, detailed" \
--device "cuda"
Grounded-Segment-Anything+Inpainting Gradio APP
python gradio_app.py
作者在此提供了可视化网页，可以更方便的尝试各种例子。
网友评论
对于这个项目logo，还有个深层的含义：
一只坐在地上的马赛克风格的熊。坐在地面上是因为ground有地面的含义，然后分割后的图片可以认为是一种马赛克风格，而且马塞克谐音mask，之所以用熊作为logo主体，是因为作者主要示例的图片是熊。
看到Grounded-SAM后，网友表示，知道要来，但没想到来的这么快。
项目作者任天和称，「我们用的Zero-Shot检测器是目前来说最好的。」
未来，还会有web demo上线。
最后，作者表示，这个项目未来还可以基于生成模型做更多的拓展应用，例如多领域精细化编辑、高质量可信的数据工厂的构建等等。欢迎各个领域的人多多参与。
参考资料：
https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/12gnnfs/r_groundedsegmentanything_automatically_detect/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/620271321
