Meta ha revelado en su blog el lanzamiento de SAM, Segment Anything Model 2. Se trata de la nueva versión de su modelo de IA que tiene la capacidad de identificar y clasificar elementos en imágenes y vídeos.
Para empezar y como punto fuerte esta herramienta representa una mejora de SAM, el tool que tenía Meta hace un año. En aquel momento, SAM estaba capacitado para transformar la forma en la que interactuamos con fotos y vídeos antes de subirlos a WhatsApp o Instagram. El público objetivo de SAM eran los usuarios de Instagram que usaban funciones como ‘Backdrop’ y ‘Cutouts‘. Como novedad, la nueva versión identifica y sigue objetos en vídeo en tiempo real, de forma mucho más simple y rápida que antes.
Meta ha lanzado SAM 2 bajo una licencia de código abierto
Meta ha lanzado SAM 2 bajo una licencia de código abierto, permitiendo a desarrolladores y empresas utilizarlo para desarrollar sus propias aplicaciones. Este mecanismo, SAM 2, tiene la capacidad de reconocer cualquier objeto en una foto o video con tan solo un clic o pulsación del usuario. Una vez identificado el objeto, el modelo puede rastrearlo a lo largo del video, incluso si desaparece temporalmente de la escena. Es capaz de funcionar con objetos y escenas que no estaban presentes en sus datos de entrenamiento, lo que lo hace extremadamente versátil. Los usuarios también pueden refinar los resultados con indicaciones adicionales, lo que aumenta su nivel de control.
Meta ha lanzado este modelo con varios casos de uso en mente, incluyendo la edición de video, donde se simplifica la eliminación de fondos o la adición de efectos especiales a objetos específicos. En el ámbito de la medicina, el modelo ayuda en el análisis de imágenes médicas o videos de cirugías. Además, en la investigación marina, SAM ya se está utilizando para analizar imágenes de SONAR de arrecifes de coral. En cuanto a la seguridad, mejora los sistemas de vigilancia y la detección de amenazas. Por último, en la realidad mixta, potencia experiencias interactivas como las que ofrecen las Quest 3.
