Meta SAM 2: AI 이미지 세분화의 미래

Meta AI는 Segment Anything Model(SAM)의 출시와 함께 AI 이미지 분할 기술을 발전시키는 데 큰 진전을 이루었습니다.
처음에 SAM은 작업별 전문 지식, 광범위한 훈련 또는 데이터 주석 없이도 모든 이미지 또는 비디오의 모든 객체를 세분화할 수 있도록 함으로써 객체 세분화를 대중화하도록 설계되었습니다.
이러한 기반을 바탕으로 Meta AI는 기존 모델을 대폭 업그레이드한 SAM 2를 출시하여 AI 이미지 세분화 영역에서 가능한 것의 경계를 넓혔습니다.
SAM 2는 이미지와 동영상 모두에서 실시간으로 즉각적인 세분화를 지원하는 통합 모델을 제공합니다.
이 새로운 버전은 세분화 정확도와 성능을 크게 향상시키는 동시에 이전 버전에 비해 상호 작용 시간을 3배나 줄였습니다.
SAM 2의 제로 샷 일반화 기능은 사용자 지정 조정 없이도 이전에 볼 수 없었던 시각적 콘텐츠의 객체를 분할할 수 있어 매우 다양하고 강력합니다.
객체 세분화 분야에서 SAM 2의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
증강 현실에서 과학 연구에 이르기까지 광범위한 애플리케이션을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
이미지 및 비디오 데이터 전반에 걸쳐 원활한 통합을 제공하는 SAM 2는 시각적 콘텐츠와 상호 작용하고 분석하는 방식을 혁신할 준비가 되어 있습니다.

메타 AI가 선보인 Segment Anything Model 2(SAM 2)는 이전 버전과 차별화되는 몇 가지 획기적인 기능을 제공합니다.
첫째, SAM 2는 이미지와 동영상 모두에 대한 원활한 기능을 제공하여 실시간으로 신속하게 오브젝트를 분할하는 데 탁월합니다.
즉, 사용자는 개체를 신속하게 분할하여 콘텐츠 제작부터 과학적 분석에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 효율성을 높일 수 있습니다.
SAM 2의 가장 주목할 만한 기능 중 하나는 제로 샷 일반화 기능입니다.
이 기능을 통해 모델은 사용자 지정 조정 없이도 이전에 본 적이 없는 시각적 콘텐츠의 오브젝트를 정확하게 분할할 수 있습니다.
이러한 다용도성 덕분에 SAM 2는 수중 사진부터 의료 이미지에 이르기까지 다양한 영역에서 높은 적응성을 자랑합니다.
또한 SAM 2는 향상된 세분화 정확도를 제공하는 동시에 기존 모델에 비해 인터랙션 시간을 3배나 대폭 줄였습니다.
이러한 개선은 빠르고 정확한 물체 분할이 필요한 애플리케이션에 매우 중요하며, 이를 통해 사용자 경험과 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
통합 모델인 SAM 2는 다양한 실제 사용 사례를 지원하여 혁신적인 AI 기반 경험을 위한 기반을 마련합니다.

Meta의 Segment Anything Model 2(SAM 2)는 다양한 분야에 혁신적인 기능을 제공하며, 특히 시각 데이터와 상호 작용하고 이해하는 방식을 개선합니다.
증강현실 및 가상현실(AR/VR)에서 SAM 2는 사용자의 시선을 기반으로 객체를 세분화하여 보다 직관적이고 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있습니다.
예를 들어, 사용자는 보는 것만으로 가상 객체를 선택하고 조작할 수 있어 사용자 인터페이스와 상호작용 패턴을 혁신적으로 개선할 수 있습니다.
크리에이티브 업계에서 SAM 2는 비디오 편집이나 디지털 콜라주 제작과 같은 작업에 매우 유용합니다.
실시간으로 정확한 AI 이미지 분할을 수행하는 기능 덕분에 크리에이터는 이미지와 동영상 내의 요소를 빠르고 효율적으로 분리하고 편집할 수 있습니다.
이를 통해 혁신적인 콘텐츠와 예술적 표현을 위한 새로운 길이 열립니다.
또한 SAM 2는 과학 연구 분야에서도 상당한 잠재력을 가지고 있습니다.
이미 수중 이미지를 분할하고 분석할 수 있는 해양 과학과 세포 구조를 식별하거나 피부암과 같은 질환을 감지하는 데 도움을 주는 의료 영상 분야에서 그 가능성을 입증했습니다.
이러한 애플리케이션은 연구 역량을 향상시킬 뿐만 아니라 과학 지식과 의료 진단의 발전에도 기여합니다.

특히 작업별 전문 지식과 방대한 데이터 주석의 필요성을 줄임으로써 AI 이미지 세분화 환경에 큰 변화를 가져온 Meta의 Segment Anything Model 2(SAM 2)가 등장했습니다.
기존에는 정확한 세분화 모델을 생성하려면 전문 기술과 대량의 주석이 달린 데이터에 대한 액세스가 필요했습니다.
신속한 세분화 패러다임과 방대한 SA-1B 데이터 세트를 갖춘 SAM 2는 이 프로세스를 민주화하여 더 많은 사람들이 AI 이미지 세분화에 더 쉽게 접근할 수 있게 해줍니다.
SAM 2의 통합은 다양한 산업과 AI 시스템 전반으로 확장됩니다.
사용자 시선에 기반한 객체 세분화를 통해 AR/VR 경험을 향상시키는 것부터 실시간 비디오 편집을 통한 콘텐츠 제작 개선에 이르기까지 SAM 2의 적용 분야는 매우 광범위합니다.
수중 이미지 분석 및 세포 구조 식별과 같은 기능이 연구와 진단을 혁신하는 등 해양 과학 및 의료 영상과 같은 산업 분야에서도 큰 혜택을 누릴 수 있습니다.
앞으로 SAM 2는 컴퓨터 비전과 멀티모달 이해를 발전시키는 데 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
보이지 않는 시각 영역에 제로 샷 일반화를 적용할 수 있는 능력은 자율주행 차량의 시각 데이터에 더 빠른 주석 도구와 혁신적인 실시간 비디오 효과 등 새로운 가능성을 열어줍니다.
더 큰 AI 시스템의 일부로서 SAM 2는 보다 심도 있는 멀티모달 인사이트를 촉진하여 다양한 맥락에서 시각 정보와 상호 작용하고 이해하는 방식을 혁신적으로 변화시킬 수 있습니다.

메타 세그먼트 애니씽 모델 2(SAM 2)와 함께 약 51만 개의 동영상과 60만 개 이상의 마스크렛 주석이 포함된 데이터 세트인 SA-V도 출시했습니다.
이 작업이 새로운 컴퓨터 비전 연구를 가속화하는 데 도움이 되기를 바라며 이 데이터세트를 공유합니다 ➡️ https://t.co/PkgCns9qjz pic.twitter.com/j6hDTFWH4b

– 메타의 AI (@AIatMeta) July 30, 2024

이미지와 동영상에서 실시간으로 즉시 객체를 분할할 수 있는 최초의 통합 모델인 메타 세그먼트 애니씽 모델 2(SAM 2)를 소개합니다.
SAM 2는 누구나 자신만의 경험을 구축하는 데 사용할 수 있도록 오늘부터 Apache 2.0에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용 ➡️ https://t.co/eTTDpxI60h pic.twitter.com/mOFiF1kZfE

– 메타의 인공지능 (@AIatMeta) July 29, 2024