尊龙凯时官网✿◈★✿，尊龙 ag✿◈★✿。尊龙appSAM 3D家族包含两个新模型——SAM 3D Objects✿◈★✿，用于物体和场景重建✿◈★✿；以及SAM 3D Body本溪棋牌✿◈★✿，专注于人体✿◈★✿，这两个模型均能够将静态2D图像转换为精细的3D重建模型✿◈★✿。

　　即使存在小物体✿◈★✿、间接视角和遮挡现象等障碍凯时网站✿◈★✿，依然可以进行重建✿◈★✿，弥补了仅凭像素不足以完成重建的不足✿◈★✿。

　　SAM 3D Objects的性能显著优于现有方法凯时网站✿◈★✿，能够很好地泛化到多种类型的图像✿◈★✿，并支持密集场景重建✿◈★✿。

　　类似地✿◈★✿，SAM 3D Body在涉及不寻常姿态✿◈★✿、图像部分被遮挡或多人等复杂情况下也依然能对人物进行建模✿◈★✿。

　　同时本溪棋牌凯时网站✿◈★✿，Meta还与艺术家合作构建了SAM 3D艺术家物体数据集SA-3DAO✿◈★✿，用于评估基于视觉的物理世界图像三维重建能力✿◈★✿。

　　传统模型通常专注于使用固定的文本标签集进行对象分割✿◈★✿，这限制了它们处理用户请求的能力本溪棋牌✿◈★✿，因为用户请求往往涉及分割预定义列表中不存在的概念✿◈★✿。

　　这意味着现有模型可以分割像“人”这样常见的概念✿◈★✿，但难以处理像“红色条纹伞”这样更细微的概念✿◈★✿。

　　也可以处理稍复杂的提升✿◈★✿，例如输入“条纹猫”✿◈★✿，SAM 3自己就能找出并分割图中所有带条纹的猫猫本溪棋牌✿◈★✿。

　　为了评估大词汇量检测和分割性能✿◈★✿，Meta还创建了“基于概念的任意分割”（SA-Co）基准测试✿◈★✿，用于图像和视频中的可提示概念分割✿◈★✿。

　　在LVIS数据集的零样本分割任务中✿◈★✿，SAM 3的准确率达到了47.0✿◈★✿，比此前的SOTA 38.5提升不少✿◈★✿。

　　这些Token与图像特征在融合编码器中通过交叉注意力机制进行交互✿◈★✿，随后输入到解码器中生成对象查询✿◈★✿。

　　为了解决开放词汇检测中常见的幻觉问题（即模型在目标不存在时仍强制预测出物体）✿◈★✿，SAM 3创新性地设计了一个Presence Head来解耦识别与定位任务✿◈★✿。

　　该模块引入了一个可学习的全局存在Token✿◈★✿，专门负责预测目标概念在当前图像中出现的概率✿◈★✿，而原本的对象查询则专注于在假设目标存在的前提下计算局部匹配概率✿◈★✿，最终的置信度得分为两者的乘积✿◈★✿。

　　在视频处理方面✿◈★✿，SAM 3继承并扩展了SAM 2的记忆机制凯时网站✿◈★✿，即通过追踪器利用记忆库存储过去帧的空间特征✿◈★✿，将上一帧的掩码传播到当前帧✿◈★✿。

　　为了处理新出现的物体✿◈★✿，系统使用一种匹配函数✿◈★✿，基于IoU等指标将追踪器预测的掩码与检测器在当前帧新发现的对象进行关联和更新✿◈★✿，从而实现跨帧的身份保持与新目标的自动捕获✿◈★✿。

　　第一阶段的几何模型采用了一个参数量达12亿的流匹配Transformer本溪棋牌✿◈★✿，并结合了Mixture-of-Transformers（MoT）架构✿◈★✿，主要用于预测物体的粗糙体素形状以及其在相机坐标系下的旋转✿◈★✿、平移和缩放等6D布局参数✿◈★✿。

　　这种稀疏化处理极大地提高了计算效率✿◈★✿，它可以细化几何细节并合成高保真的物体纹理✿◈★✿，最终通过一对VAE解码器将潜在表示解码为网格（Mesh）或3D高斯溅射以适应不同的渲染需求✿◈★✿。

　　为了支撑这一生成过程✿◈★✿，Meta构建了一个独特的model-in-the-loop（MITL）数据引擎凯时网站✿◈★✿。

　　由于人类难以直接标注3D形状✿◈★✿，该引擎让模型生成多个3D候选结果✿◈★✿，利用Best-of-N搜索策略由人类标注员从8个候选中选择最佳匹配项✿◈★✿。

　　然后✿◈★✿，基于点云参考对齐物体在场景中的位姿✿◈★✿，从而低成本地获取了大规模且精准的图像-3D配对数据✿◈★✿。

　　在模型架构上✿◈★✿，SAM 3D Body采用了一种可提示的编码器-解码器设计✿◈★✿，支持输入二维关键点或掩码作为提示Token✿◈★✿，与图像特征一起指导推理过程✿◈★✿。

　　为了解决全身模型往往难以兼顾手部细节的痛点✿◈★✿，SAM 3D Body设计了独特的双路解码器结构✿◈★✿。

　　身体解码器利用全局特征和Momentum Human Rig Token预测全身的姿态凯时网站✿◈★✿、形状及相机参数✿◈★✿；手部解码器则专门关注手部裁剪图像的特征✿◈★✿，利用交叉注意力机制处理手部细节✿◈★✿。

　　这种设计通过在Token层面融合全身与手部信息✿◈★✿，使得模型既能通过身体解码器输出连贯的全身网格✿◈★✿，又能利用手部解码器的输出来修正末端细节✿◈★✿。

　　网友评价其精妙之处在于它并非凭空臆造几何图形✿◈★✿，而是像人类一样✿◈★✿，利用日常经验推断几何形状✿◈★✿，这意味着混合场景理解从此普及开来✿◈★✿，是真正意义上的基础模型具身化凯时网站✿◈★✿。

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