Sa2VA: 画像と動画の高密度知覚理解に向けて

1. チュートリアルの概要

Sa2VAは、カリフォルニア大学マーセド校、ByteDance Seed、武漢大学、北京大学の研究チームによって共同開発され、2025年1月7日に公開されました。Sa2VAは、画像と動画の高密度知覚理解のための初の統合モデルです。特定のモダリティやタスクに限定されることが多い既存のマルチモーダル大規模言語モデルとは異なり、Sa2VAは、参照セグメンテーションや対話を含む幅広い画像および動画タスクを、最小限の単一命令による微調整でサポートします。関連論文の結果は「Sa2VA: SAM2とLLaVAを融合し、画像と動画の緻密な理解を実現”。

このチュートリアルでは、単一カード A6000 のリソースを使用します。

2. プロジェクト例

3. 操作手順

1. コンテナを起動した後、API アドレスをクリックして Web インターフェイスに入ります

「Bad Gateway」と表示される場合、モデルが初期化中であることを意味します。モデルが大きいため、1〜2分ほど待ってページを更新してください。

2. ウェブページに入ると、モデルと対話することができます

このチュートリアルでは、単一画像モジュールとビデオ モジュールの 2 つのモジュール テストを提供します。

アップロードする画像のサイズは 10 MB を超えてはならず、アップロードするビデオの長さは 1 分を超えてはならず、ビデオのサイズは 50 MB を超えてはなりません。そうでないと、モデルの実行速度が低下したり、エラーが報告されたりする可能性があります。

重要なパラメータの説明:

単一の画像

ビデオ

4. 議論

🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、メッセージを残してバックグラウンドで推奨してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。お友達はコードをスキャンして [SD チュートリアル] に参加し、さまざまな技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりできます。

V. 引用情報

Githubユーザーに感謝 ジャンジュンチャン  このチュートリアルの展開では、プロジェクト参照情報は次のとおりです。

@article{pixel_sail,
  title={Sa2VA: Marrying SAM2 with LLaVA for Dense Grounded Understanding of Images and Videos},
  author={Zhang, Tao and Li, Xiangtai and Huang, Zilong  and Li, Yanwei and Lei, Weixian and Deng, Xueqing and Chen, Shihao and Ji, Shunping and  and Feng, Jiashi},
  journal={arXiv},
  year={2025}
}

@article{sa2va,
  title={Sa2VA: Marrying SAM2 with LLaVA for Dense Grounded Understanding of Images and Videos},
  author={Yuan, Haobo and Li, Xiangtai and Zhang, Tao and Huang, Zilong and Xu, Shilin and Ji, Shunping and Tong, Yunhai and Qi, Lu and Feng, Jiashi and Yang, Ming-Hsuan},
  journal={arXiv},
  year={2025}
}