微软发布SEEM：交互式视觉分割新模型，挑战‘瞬息全宇宙’分割

SEEM是微软推出的一款基于计算机视觉（Computer Vision, CV）的大规模模型，其创新之处在于其交互式视觉分割能力，被命名为"分割‘瞬息全宇宙’"，灵感来源于Meta发布的SAM模型。SEEM主要聚焦在多模态人工智能交互研究，旨在提供一个高度灵活且功能强大的解决方案。 该模型的核心特点是多功能性，能够处理多种输入形式，包括点击、框选、多边形绘制、涂鸦、文本指令以及参考图像，这意味着用户可以根据自己的需求提出不同的分割指示，模型都能适应并执行相应的任务。SEEM的组合式特性使其能够无缝地处理prompt的组合，无论是单一指令还是复合指令，都能有效执行。 交互性是另一个关键优势，SEEM通过记忆prompt机制，能够记录用户的操作历史，支持多轮交互，增强了用户体验和定制化。这意味着用户可以与模型进行连续对话，而模型能记住之前的对话内容和指令，提高交互效率。 更进一步，SEEM具备语义感知能力，对预测出的分割结果进行语义标注，这意味着生成的分割结果不仅仅是像素级别的，还能反映出对象的语义类别，这对于理解和解析图像内容具有重要意义。例如，当执行人物分割时，它不仅能划分出人像区域，还能识别出人物的具体服装或动作。 论文《SegmentEverythingEverywhereAllatOnce》详细介绍了SEEM的设计、实现方法以及实验结果，展示了模型在多个视觉分割任务上的卓越性能。论文链接为<https://arxiv.org/abs/2304.06718>，有兴趣的读者可以通过该链接获取更多技术细节和模型的完整研究成果。 微软通过SEEM这一新作，不仅推动了计算机视觉领域的技术进步，也展示了如何将大模型的强大计算能力应用于实际场景，以提升用户的交互体验和视觉理解的准确性。这标志着CV技术朝着更加智能、个性化和高效的未来发展。