Meta, 이미지 분할을 위한 새로운 AI 모델인 Segment Anything 출시
요컨대
Meta는 이미지 분할을 위한 새로운 기반 모델인 Segment Anything을 도입했습니다.
이 회사는 AI 모델을 교육하는 데 사용되는 두 개의 대규모 데이터 세트를 오픈 소싱하고 있습니다.
Meta는 Segment Anything이 더 큰 AI 시스템의 구성 요소가 될 수 있다고 말합니다. 시각적 콘텐츠와 텍스트 콘텐츠를 모두 이해 웹페이지의.
Meta는 이미지 분할을 위한 새로운 기반 모델인 Segment Anything을 도입했습니다. 개체에 속하는 이미지 픽셀을 식별하는 프로세스는 컴퓨터 비전에서 중요한 작업이며 과학적 이미지 분석에서 사진 편집에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에서 사용됩니다.
소개에서 블로그 게시물, 회사는 컴퓨터 비전의 특정 작업에 대한 정확한 분할 모델을 생성하려면 일반적으로 AI 교육 인프라에 액세스할 수 있는 기술 전문가의 전문 작업과 신중하게 주석이 달린 도메인 내 데이터의 많은 볼륨이 필요하다고 말하면서 상황을 설정했습니다.
그러나 Segment Anything 프로젝트에서는 새로운 데이터 세트와 모델이 더 많은 사람들이 정확한 세분화 모델에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하여 전문 기술 전문 지식과 인프라가 필요하지 않기 때문에 곧 변경될 수 있습니다. 이를 달성하기 위해 연구원들은 다양한 데이터에 대해 훈련되고 특정 작업에 적응할 수 있는 신속한 모델을 구축했습니다. 이는 자연어 처리 모델이나 챗봇에서 프롬프트가 사용되는 방식과 유사합니다.
세분화를 더욱 민주화하기 위해 Meta는 대규모 SA-1B 데이터 세트를 연구 목적으로 사용할 수 있도록 만들고 있으며 Segment Anything 모델은 허용되는 공개 라이선스(Apache 2.0)에 따라 사용할 수 있습니다. 또한, 회사는 데모 사용자가 자신의 이미지로 SAM을 사용해 볼 수 있습니다.
Meta는 AI, AR/VR 및 크리에이터 도메인에서 SAM의 잠재적 사용 사례를 봅니다. SAM은 세계에 대한 보다 일반적인 다중 모드 이해를 달성하는 것을 목표로 하는 더 큰 AI 시스템에서 중요한 요소가 될 가능성이 있습니다. 예를 들어 웹 페이지의 시각적 콘텐츠와 텍스트 콘텐츠를 모두 쉽게 이해할 수 있습니다.
또한 AR/VR 도메인에서 SAM은 사용자의 시선을 기반으로 개체 선택을 활성화하고 개체를 3D로 "들어올릴" 수 있습니다. 또한 콘텐츠 제작자는 SAM을 사용하여 콜라주 또는 비디오 편집을 위한 이미지 영역 추출과 같은 창의적인 응용 프로그램을 향상시킬 수 있습니다.
메타는 제너레이티브 AI 붐과 메타버스에 대한 관심이 줄어들고 있는 가운데 AI 노력을 강화하고 있다. 회사가 메타버스에 70억 달러를 걸었음에도 불구하고 메타버스 사업부인 Reality Labs는 작년에 13.7억 달러의 손실을 보았습니다. 최근 메타도 일몰 NFT 페이스북과 인스타그램 운영.
과의 인터뷰에서 닛케이 아시아 수요일, Meta CTO Chris Bosworth는 Meta의 최고 경영진이 대부분의 시간을 AI에 보내고 있다고 말했습니다. 메타 CEO 마크 주커버그 발표 XNUMX월에는 생성 AI에 중점을 둔 새로운 제품 그룹이 출시되었습니다. 발매 새로운 대규모 언어 모델은 LLaMA (대형 언어 모델 Meta AI).
이 회사는 올해 일부 광고 제작 AI 애플리케이션을 선보일 것으로 예상된다고 Bosworth는 Nikkei에 말했습니다.
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저자에 관하여
Cindy는 언론인입니다. Metaverse Post, 관련 주제를 다루는 web3, NFT, metaverse 및 AI, 인터뷰를 중심으로 Web3 업계 플레이어. 그녀는 30명이 넘는 최고 경영진과 이야기를 나누며 그들의 귀중한 통찰력을 독자들에게 전했습니다. 원래 싱가포르 출신인 Cindy는 현재 조지아주 트빌리시에 거주하고 있습니다. 그녀는 사우스 오스트레일리아 대학에서 커뮤니케이션 및 미디어 연구 학사 학위를 취득했으며 저널리즘과 글쓰기 분야에서 XNUMX년 간의 경험을 갖고 있습니다. 다음을 통해 그녀에게 연락하세요. [이메일 보호] 보도 자료, 발표 및 인터뷰 기회가 있습니다.
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