• SAM 2، نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد من Meta، يمكنه التعرف على أي جسم متحرك في فيديو في الوقت الحقيقي وتتبعه، مما يوسع قدرات معالجة الصور لسابقه ويفتح إمكانيات جديدة لتحرير الفيديو وتحليله.
  • تُظهر تقنية التجزئة في الوقت الحقيقي من SAM 2 قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة الصور المتحركة من خلال التمييز بدقة بين العناصر على الشاشة، حتى عندما يختفي الكائن من الإطار ثم يعود إليه.

رأينا
استعرضت Meta نموذج ذكاء اصطناعي جديد يسمى Segment Anything Model 2 (SAM 2) يمكنه التعرف على أي كائن في فيديو في الوقت الحقيقي وتتبعه، مما يفتح إمكانيات جديدة لتحرير الفيديو وتحليله. تُظهر تقنية التجزئة في الوقت الحقيقي من SAM 2 قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة الصور المتحركة، حتى عندما تختفي الكائنات من الإطار وتظهر مرة أخرى، والتمييز بدقة بين العناصر على الشاشة.
– راي لي، مراسلة BTW

ماذا حدث

قدمتMetaنموذج ذكاء اصطناعي متقدم يسمىSAM 2يمكنه التعرف على أي كائن في فيديو في الوقت الحقيقي وتتبعه. على عكس نماذج SAM السابقة التي كانت مقتصرة على معالجة الصور الثابتة، يوسع SAM 2 وظائفه لتشمل محتوى الفيديو. تُظهر تقنية التجزئة في الوقت الحقيقي من SAM 2 كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تطوير معالجة الصور المتحركة بشكل كبير من خلال التمييز بين العناصر على الشاشة حتى عندما تتحرك وتختفي ثم تظهر مرة أخرى في الفيديو. لهذه التقنية مجموعة واسعة من التطبيقات الواعدة، من تحرير الفيديو إلى تطوير أنظمة رؤية حاسوبية، مثل معالجة البيانات المرئية في المركبات ذاتية القيادة.

توفر Meta قاعدة بيانات تحتوي على 50,000 فيديو لتدريب نموذج SAM 2. على الرغم من أن SAM 2 مفتوح ومجاني حاليًا، إلا أن هذا الوضع قد لا يكون مستدامًا على المدى الطويل. تعتقد Meta أن SAM 2 لديه القدرة على إحداث ثورة في تحرير الفيديو التفاعلي وتطوير أنظمة الرؤية الحاسوبية، خاصة فيما يتعلق بالتتبع الدقيق والفعال للكائنات. علاوة على ذلك، توفر قدرات تجزئة الفيديو في الوقت الحقيقي من SAM 2 منظورًا جديدًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي في إنتاج الفيديو، مع آثار أوسع من نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد محتوى الفيديو.

اقرأ أيضًا:دفعة Meta البالغة 1.4 مليار دولار في قضية خصوصية رائدة في تكساس

اقرأ أيضًا:Meta تطلق استوديو الذكاء الاصطناعي لتعزيز التفاعلات الاجتماعية

لماذا هذا مهم

يعد إطلاق SAM 2 من قبل Meta مهمًا لمجال تحرير الفيديو وتحليله، لأنه يمثل تقدمًا كبيرًا في تقنية التعرف على الكائنات في الفيديوهات وتتبعها في الوقت الحقيقي. لا تعمل قدرات التجزئة في الوقت الحقيقي من SAM 2 على تحسين كفاءة ودقة تحرير الفيديو فحسب، بل تفتح أيضًا إمكانيات جديدة لتطبيقات أنظمة الرؤية الحاسوبية في مجالات مثل القيادة الذاتية. من خلال التحديد الدقيق والتتبع للكائنات في الفيديو، يوفر SAM 2 أداة قوية لمعالجة البيانات المرئية المعقدة.

يعكس إصدار SAM 2 إمكانات تقنية الذكاء الاصطناعي في إنشاء ومعالجة محتوى الفيديو. ستؤدي هذه التطورات التكنولوجية إلى دفع الابتكار في إنشاء محتوى الفيديو، ولديها القدرة على تغيير طريقة تفاعلنا مع محتوى الفيديو، وتزويد المستخدمين بتجربة فيديو غنية ومخصصة.