近日，中山大学、鹏城实验室与美团联合发布了一项名为 X-SAM 的新型图像分割多模态大模型，标志着图像分割技术的一次重要​X进步。该模型的出现，不仅提高了图像分割的精度，还实现了从 “分割万物” 到 “任意分割” 的重大飞跃。

X-SAM 的核心在于其创新的设-S计理念，首先引入了统一的输入和输出格式，以适应不同的分割需求。用户可以通过文本查询或视觉查询的方式进行操作，前者适用于通AM用分割等任务，后者则可通过点、涂鸦等视觉提示实现交互式分割。此外，X-SAM 的输出采用统一表示，使得分割结果能够被有效：打解读。

为了提升分割效果，X-SAM 采用了双编码器架构，其中一个负责提取全局特征，另一个则关注细粒度特征。这种设计不仅增强了破图模型的图像理解能力，还确保了分割的精细化。同时，模型还引入了分割连接器和统一分割解码器，前者能够处理多尺度特征，后者则像分替换了传统的解码器架构，进一步提高了分割性能。

X-SAM 的训练过程分为三个阶段，第一阶段为分割器微调，旨在提升模型的基础分割能割的力;第二阶段进行对齐预训练，使语言与视觉的嵌入对齐;第三阶段则是混合微调，通过在多个数据集上进行协同训练来优化模型的整体性能。界限实验结果显示，X-SAM 在20多个分割数据集上均达到了最先进的性能，展现了其卓越的多模态视觉理解能力。

随着 X-SAM 的问世，，实研究团队希望未来能够将其应用扩展到视频领域，结合时间信息，推动视频理解技术的发展。这一新型模型的成功，不仅为图像分割研究现任开辟了新方向，也为构建更为通用的视觉理解系统奠定了基础。

• 代码地址:https://github.com/wanghao9意分610/X-SAM

• Demo地址: https://47.115.200.157:7861

划重点:

X-SAM 模型实现了从 “割的分割万物” 到 “任意分割” 的重大飞跃，提升了图像分割的精度和应用范围。  

该模型引入统一输入输出格式，支新突持文本和视觉查询，提升用户交互体验。  

经过三阶段训练，X-SAM 在20多个数据集上达到了最先进性能，为​X未来的视觉理解系统奠定基础。

• ·云计算开发：Python内置函数-eval() 函数详解
• ·MIT开发新AI工具 加速新3D打印材料的发现
• ·MIT脑机接口项目AlterEgo完成商业化转型，"无声交流"技术准确率达92%
• ·熟的猕猴桃可以放冰箱吗
• ·可灵AI发布创作者计划3.0，全面升级视频生成生态激励体系
• ·标签: Oracle OCI AI算力 云基础设施
• ·标签: 智谱 GLM-5.2 唐杰 大模型
• ·标签: 腾讯云 混元HY2.0 GLM5 Kimi2.5
• ·标签: Merge Labs OpenAI 脑机接口 萨姆·奥特曼
• ·你们不要再打了啦是什么梗
• ·标签: OpenClaw 腾讯云 腾讯AI 彼得·斯坦伯格
• ·标签: 高德 Abot-world 具身智能 世界模型
• ·标签: 理想汽车 李想 人工智能 AI人才
• ·云采用的网络安全方法：复杂性和收敛性
• ·谷歌CEO皮查伊去年薪酬总额仅743万美元 未获股票奖励
• ·标签: 优必选 WalkerS2 具身智能机器人 人形机器人