X-SAM多模态大模型：图像分割从‘一切’到‘任意’的飞跃

X-SAM多模态大模型发布，引领图像分割新变革

近期，中山大学、鹏城实验室和美团携手推出了名为X-SAM的新型多模态图像分割大模型，这一成果在图像分割技术领域引发了重大突破。该模型不仅提升了图像分割的精准度，更实现了从‘分割一切’到‘任意分割’的关键跨越。

创新设计理念，适配多元需求

X-SAM的核心亮点在于其创新的设计思路。它率先引入统一的输入输出格式，以满足不同的分割需求。用户既可以通过文本查询开展常规分割任务，也能借助点或涂鸦等视觉线索进行交互式分割。同时，模型采用统一的输出表示，有效提升了分割结果的可解释性。

双编码器架构，强化分割性能

为提升分割效果，X-SAM采用双编码器架构。一个编码器负责提取全局特征，另一个专注于细粒度特征，这种设计增强了模型对图像的理解能力，确保了精准分割。此外，模型引入分割连接器和统一分割解码器，前者处理多尺度特征，后者取代传统解码器架构，进一步优化了分割性能。

三阶段训练，展现卓越能力

X-SAM的训练过程分为三个阶段。第一阶段进行分割细化，增强模型的基础分割能力；第二阶段开展对齐预训练，使语言和视觉嵌入对齐；第三阶段进行混合微调，通过多数据集协同训练优化模型整体性能。实验结果显示，X-SAM在超20个分割数据集上达到了先进水平，彰显了其出色的多模态视觉理解能力。

拓展视频领域，开启未来新篇

随着X-SAM的发布，研究团队期望未来将其应用拓展至视频领域，结合时间信息推动视频理解技术发展。这一新型模型的成功，不仅为图像分割研究开辟了新方向，也为构建更通用的视觉理解系统奠定了基础。

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