在图像处理与计算机视觉领域，精确的对象分割是许多下游任务（如图像编辑、增强现实与自动标注）的基础。Meta AI 推出的 Segment Anything Model（SAM）是一款面向通用图像分割的深度学习模型，通过简单的点、框或其他提示即可生成高质量遮罩。凭借大规模训练数据和先进的模型架构，SAM 在零样本条件下也能完成准确分割，为研究人员和开发者提供了灵活、高效的图像处理工具。本文将从模型定位、核心功能、应用场景等方面进行详细介绍。
Segment Anything Model（SAM）是什么？
Segment Anything Model（SAM）是 Meta AI 研究院推出的一款图像分割模型。该模型通过点或框等提示生成高质量物体遮罩，并可为图像中的所有对象提供分割结果。SAM 在超过 1100 万张图像和 11 亿张掩模的数据集上进行训练，能够在多种图像分割任务中表现出色，即便是从未见过的图像类型也具备强大的零样本能力。模型定位为通用视觉分割工具，适用于科研、工业和创意设计等多个领域。
网站地址：https://aidemos.meta.com
核心功能
SAM 面向计算机视觉研究人员、开发者和创意团队，重点提供零样本分割与高质量遮罩生成能力。
- 点或框提示分割——用户可通过点击或框选对象快速生成遮罩。
- 零样本分割能力——无需额外训练，即可对未知图像执行高质量分割。
- 多对象遮罩生成——可一次性为图像中的多个对象生成遮罩。
- 高精度分割——支持精细边缘处理，适合图像编辑与标注任务。
- 大规模数据训练——基于 1100 万图像和 11 亿掩模训练，提升模型泛化能力。
- 开源模型与工具支持——便于研究复现和二次开发。
- 灵活输入方式——支持点、框以及其他提示方式引导分割结果。
使用场景
SAM 可应用于图像编辑、视觉标注、AR/VR、机器人视觉等场景，尤其适合对分割精度和快速生成要求较高的任务。
| 人群/角色 | 场景描述 | 推荐指数 |
|---|---|---|
| 计算机视觉研究人员 | 零样本图像分割实验与模型评估 | ★★★★★ |
| 开发者 | 图像标注自动化与数据增强 | ★★★★★ |
| 创意设计师 | 图像编辑与背景替换 | ★★★★☆ |
| AR/VR 工程师 | 对场景进行对象分割与识别 | ★★★★☆ |
| 普通用户 | 基础图像分割尝试 | ★★☆☆☆ |
操作指南
新用户可在开源平台或 Meta AI 提供的工具中快速上手 SAM。
- 下载 SAM 模型或访问官方演示工具。
- 安装必要依赖（Python、PyTorch 等）。
- 加载模型权重。
- 导入需要分割的图像。
- 通过点击对象或绘制框输入提示。
- 获取生成的遮罩结果。
- 根据需求导出或进行图像处理（注意处理高分辨率图像可能需要显存支持）。
支持平台
SAM 支持在本地 GPU 环境或云端平台运行，官方提供 Python SDK，并可结合 OpenCV、PyTorch 等库进行集成。模型适用于 Linux、Windows 和 macOS 系统环境。
产品定价
Segment Anything Model（SAM）作为 Meta AI 开源模型，可免费使用。使用者需自备硬件资源或云算力进行模型推理。
常见问题
Q1：SAM 是否需要额外训练才能使用？
无需训练，模型具备零样本分割能力，可直接对新图像执行分割任务。
Q2：是否支持高分辨率图像？
支持，但生成高分辨率遮罩可能对显存要求较高，建议使用 GPU 或分块处理。
Q3：可以用于商业项目吗？
可用于商业项目，但需遵循模型开源许可协议。
总裁导航总结
Segment Anything Model（SAM）是 Meta AI 推出的通用图像分割模型，突出零样本分割能力和多对象遮罩生成。其优势在于大规模训练数据支撑、灵活的提示输入方式和开源可复现特性，适合科研、工业自动化、创意设计及 AR/VR 等场景。对于需要快速生成高质量图像遮罩的用户和团队，SAM 提供了高效工具；对于仅偶尔进行简单分割的个人用户，其潜力可能超出实际需求。
相关文章
