一、前言
用 Midjourney 花一个小时做的项目 logo 图：
解释一下 logo 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，而且马赛克谐音 mask，之所以用熊作为 logo 主体，是因为项目主要示例的图片是熊。
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。
二、功能介绍
项目体验的地址为：
https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything
2.1 功能一
这个功能主要是通过 whisper 模块对语音进行转换，直接对图片的检测对象进行替换，例如将狗替换成猴子，看图片确实是毫无违和感，这部分功能相信在不久的将来应该能实现落地使用。
2.2 功能二
这个功能是实现自动数据标注，包括标签信息及预测概率，有点类似于 YOLOV8 系列，借助 SAM 分割万物的思想可以直接对图片中的所有场景进行分割及分类标注。
使用 Tag2Text 直接生成标签，使用 Grounded-SAM 进行 box 和 mask 生成。Tag2Text 具有卓越的标记和字幕功能。使用 BLIP 生成标题，使用 chatGPT 提取标签，使用 Ground-SAM 生成框和 MASK 图片。
浅浅的谈一句，针对简单场景，确实该项目有很多过人的优势，复杂场景的实际应用还有待商榷，目前看来最大的一个问题是分割的场景会存在分割过细的情况，需要手动人工 check，而且并不是所有参数对不同图片都适用，针对训练的大量图片，实际自动标注效果还有待优化。
2.3 其他有趣的功能
其他更多有趣的功能，比如更换头发颜色、背景、交互式应用等。这些模块感觉就是抖音的下一个热点！
三、总结
可以想象未来只需要语音交互就能够完成所有的视觉工作流任务，这是多么奇妙的一件事情啊！
这个项目背后的核心思想是结合不同模型的优势，以构建一个非常强大的管道来解决复杂的问题。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-444387.html
值得一提的是，这是一个结合强大专家模型的工作流程，其中所有部分都可以单独或组合使用，并且可以替换为任何相似但不同的模型（例如用 GLIP 或其他检测器替换 Grounding DINO / 替换 Stable- 与 ControlNet 或 GLIGEN 的扩散/与 ChatGPT 结合）。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-444387.html
- Segment Anything 是一个强大的细分模型。 但它需要提示（如框/点）来生成掩码。
- Grounding DINO 是一种强大的 zero-shot 检测器，能够生成带有自由格式文本的高质量框和标签。
- Grounding DINO + SAM 的组合能够通过文本输入检测和分割任何级别的所有内容！
- BLIP + Grounding DINO + SAM 组合自动贴标系统！
- Grounding DINO + SAM + Stable-diffusion 数据工厂的组合，生成新数据！
- Whisper + Grounding DINO + SAM 的组合，可以检测和分割任何有语音的东西！
到了这里，关于【计算机视觉】最强 Zero-Shot 视觉应用：Grounding DINO + Segment Anything + Stable Diffusion的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
