Canonical: https://instain.ru/de/ai/segment-anything/ Language: de Meta Modell # Segment Anything (SAM). Objektmasken für Fotos und Videos anhand einer kurzen Vorgabe 4.50 / 5 [Katalogbewertung](https://instain.ru/de/ai/segment-anything/#editorial-rating) [Offizielle Website ](https://segment-anything.com/) SAM findet die angegebenen Objekte und trennt sie mit einer Maske vom übrigen Bild. Das Ergebnis lässt sich beim Schnitt, für Messungen und zur Vorbereitung weiterer Bearbeitungsschritte verwenden. Das Modell zeichnet kein neues Bild anhand einer Beschreibung. ![Segment Anything: die offizielle Demoseite zur Segmentierung von Objekten in Videos.](https://instain.ru/assets/images/segment-anything-screen-30b8f0ab6e09-1200.webp) Die offizielle Meta-Demoseite für Segment Anything. [Quelle öffnen ](https://aidemos.meta.com/segment-anything/) ## Ein Objekt auswählen und das Ausgangsbild bewahren Um den Hintergrund hinter einer Person zu ändern oder einen Effekt nur auf einen Gegenstand anzuwenden, brauchen Sie zunächst dessen Maske. Segment Anything von Meta übernimmt diesen Teil der Arbeit: Das Modell findet die angegebenen Objekte und markiert die zugehörigen Pixel. Die Maske lässt sich anschließend im eigenen Editor oder in einer Anwendung verwenden. Die aktuelle Dokumentation beschreibt SAM 3.1. Das Modell verarbeitet Bilder und Videos und akzeptiert kurze Objektbezeichnungen als Text sowie Rahmen und Punkte als Vorgaben. Mit Text lassen sich alle passenden Objekte finden; eine visuelle Markierung erlaubt die Auswahl eines bestimmten Exemplars. Ältere Versionen der Modellfamilie können andere Fähigkeiten haben. ## Was das Modell ausgibt Das Modell gibt Masken und Begrenzungsrahmen zurück. Eine Maske bestimmt den Bereich des Objekts, ein Rahmen seine rechteckige Grenze. Die programmatische Antwort besteht aus Segmentierungsdaten, die eine Anwendung verarbeiten und darstellen muss. SAM erstellt weder einen fertigen Schnitt noch ein neues Bild anhand einer Beschreibung. In Videos hilft eine Kennung dabei, die Masken desselben Objekts über mehrere Frames zuzuordnen, solange das Objekt im Bild bleibt. Bei vollständiger Verdeckung, beim Eintritt oder Verlassen des Bildes sowie in sehr langen Clips dürfen Sie sich nicht auf eine gleichbleibende Kennung verlassen. Die Ausgabe „Maske“ im Werkzeugvergleich bezeichnet Pixelmarkierungen, auch für einzelne Frames, und verspricht keine fertige Videodatei. ## Ein Beispiel mit zwei roten Tassen Für eine Übung eignet sich ein eigenes Foto mit zwei roten Tassen und einer blauen Flasche. Die kurze Vorgabe red mug legt den gesuchten Objekttyp fest. Das Ziel der Aufgabe sind getrennte Masken für beide Tassen, ohne die Flasche auszuwählen. Dies ist ein Beispiel für die Aufgabenstellung und kein von uns durchgeführter Test. Prüfen Sie nicht nur die äußere Silhouette, sondern auch die Zwischenräume in den Henkeln. Ist das falsche Objekt ausgewählt, präzisieren Sie es mit einem Rahmen oder einem Punkt. Bei einem komplexen Hintergrund hilft es, die Auswahl zu vergrößern und mit dem Original zu vergleichen. ## Demo, API oder eigene Umgebung Der offizielle Link zu Segment Anything führt zu Meta AI Demos. Prüfen Sie dort selbst, welche Demos verfügbar sind, ob eine Anmeldung nötig ist und unter welchen Bedingungen Sie eigenes Material hochladen dürfen. Für die Integration bietet Meta SAM 3.1 über Meta Model API an. Die Dokumentation erklärt, wie Sie ein Bild oder einen Videoclip mit einer Vorgabe senden und das Ergebnis auslesen. Eine Textanfrage legt einen Objekttyp fest; für mehrere Typen benötigen Sie getrennte Anfragen. Für den eigenen Betrieb veröffentlicht Meta Code, Beispiele und Links zu den Gewichten. Um die geprüften Checkpoints herunterzuladen, müssen Sie Zugang beantragen und sich bei Hugging Face authentifizieren. Sie benötigen eine kompatible Umgebung mit GPU; prüfen Sie die Anforderungen der gewählten Version. ## Welche Kosten entstehen können Die geprüften Gewichte werden unter der SAM License bereitgestellt, die eine Nutzung ohne Lizenzgebühren bei Einhaltung ihrer Bedingungen vorsieht. Dies ist ein eigener Zugangsweg: Hardware, Betrieb und Wartung benötigen Ressourcen. Lesen Sie die Nutzungs- und Verteilungsregeln der gewählten Gewichte. Die offizielle Cloud-API wird nach ihren aktuellen Bedingungen abgerechnet. Auf der Modellseite werden Bilder und Videoframes getrennt erfasst. Wir nennen hier keine festen Preise: Prüfen Sie vor dem Hochladen von Arbeitsmaterial die Abrechnung, die Verfügbarkeit Ihres Kontos und die Grenzen des Dienstes. ## So prüfen Sie das Ergebnis Prüfen Sie bei einem Bild die Grenzen, feine Details und ähnliche Gegenstände in der Nähe. Kontrollieren Sie bei Videos zusätzlich den Eintritt des Objekts ins Bild, Verdeckungen und schnelle Bewegungen. Verliert die Maske den vorgesehenen Bereich, muss das Ergebnis vor dem Schnitt oder vor Messungen präzisiert werden. Die API-Dokumentation wertet null Treffer als zulässiges Ergebnis: Der Stream kann enden, ohne Objekte gefunden zu haben. Eine leere Antwort allein belegt keinen Verbindungsfehler. Prüfen Sie zunächst, ob das gesuchte Objekt im Ausgangsmaterial erkennbar und in der Vorgabe eindeutig benannt ist. ## Für welche Aufgaben geeignet - Objektmasken für die weitere Bearbeitung vorbereiten - Ein ausgewähltes Objekt über mehrere Videoframes verfolgen - Bilder für die eigene Anwendung annotieren Funktionen ## Stärken - Textliche und visuelle Vorgaben zur Auswahl von Objekten - Offizielle Gewichte, Code und Beispiele von Meta - Eine gehostete Cloud-API und die Möglichkeit zum eigenen Betrieb Zu berücksichtigen ## Einschränkungen - Masken und Tracking müssen am Ausgangsmaterial geprüft werden - Der eigene Betrieb erfordert eine vorbereitete Umgebung und geeignete Hardware - Das Ergebnis ist eine Objektmarkierung und kein fertiger Schnitt ## Auswahl und Bedingungen Kostenlose Nutzung Ja Testphase Nicht bestätigt Keine Registrierung erforderlich Nicht bestätigt Russische Benutzeroberfläche Nicht bestätigt Lokale Installation Ja API Ja „Nicht bestätigt“ bedeutet, dass nicht genügend Informationen vorliegen. Die Funktion kann dennoch verfügbar sein; prüfen Sie die Angaben des Entwicklers. Eingabeformate Text, Bild, Video Ergebnis Maske ### Bedingungen Im Vergleich bezeichnet die Ausgabe „Maske“ die Markierung eines Objekts oder einzelner Frames, nicht die Erzeugung eines Bildes oder fertigen Videos. Die kostenlose Option bezieht sich auf Gewichte unter den Bedingungen der SAM License; für den Zugang zu den geprüften Checkpoints sind eine Anfrage und eine Anmeldung erforderlich. Cloud-API und Rechenressourcen werden separat bezahlt. Von der Aufgabe zum ersten Ergebnis ## Praxisbeispiel Aufgabe Objektmasken für die weitere Bearbeitung vorbereiten Was Sie vorbereiten sollten Ein eigenes Foto mit zwei roten Tassen und einer blauen Flasche, deren Grenzen gut erkennbar sind. ### Aufgabenbeschreibung oder Prompt red mug ### Erwartetes Ergebnis Getrennte Masken für zwei rote Tassen. Die blaue Flasche soll nicht in den ausgewählten Bereichen liegen. Das ist das Ziel einer Übung und kein Ergebnisversprechen. ### So prüfen Sie das Ergebnis - Prüfen Sie, ob beide Tassen gefunden wurden und keine fremden Gegenstände ausgewählt sind. - Vergleichen Sie Konturen und Zwischenräume in den Henkeln mit dem Ausgangsfoto. Präzisieren Sie die Auswahl bei Bedarf mit einem Rahmen oder einem Punkt. Ein redaktionelles Lernbeispiel für eine Aufgabenbeschreibung, kein Ergebnis eines eigenen Praxistests des Dienstes. Prüfen Sie die Verfügbarkeit des benötigten Modus, die Rechte am Ausgangsmaterial und die Bedingungen für die Nutzung des Ergebnisses. Details überprüfen ## Offizielle Quellen - [Die offizielle Segment Anything Plattform ](https://segment-anything.com/) - [SAM 3.1 im Modellkatalog von Meta und Bedingungen der API ](https://dev.meta.ai/models/sam-3-1) - [Meta: Eingaben, Masken und Objektverfolgung ](https://dev.meta.ai/docs/sam/overview) - [Offizieller Code, Gewichte und Beispiele für SAM 3 ](https://github.com/facebookresearch/sam3) - [Änderungen und Checkpoints von SAM 3.1 ](https://github.com/facebookresearch/sam3/blob/main/RELEASE_SAM3p1.md) - [Bedingungen für die Nutzung der SAM-Gewichte ](https://github.com/facebookresearch/sam3/blob/main/LICENSE) - [SAM 3.1 Checkpoints und Downloadbedingungen ](https://huggingface.co/facebook/sam3.1) - [Meta: Masken lesen und Grenzen der Objektverfolgung ](https://dev.meta.ai/docs/sam/reading-segmentation) Die Beschreibung basiert auf den Materialien des Entwicklers. Die Funktionen, Preise und Verfügbarkeit können variieren. Bitte überprüfen Sie die Quelle vor der Verwendung. Das Tool im Überblick Entwickler Meta Kategorie [Bilder](https://instain.ru/de/category/images/) Zugang Die offizielle Plattform Meta AI Demos, Meta Model API und der eigene Betrieb veröffentlichter Gewichte. Die Zugangsbedingungen unterscheiden sich; für die geprüften Checkpoints sind eine Anfrage und eine Authentifizierung erforderlich. Zahlung Die geprüften Gewichte sind unter den Bedingungen der SAM License verfügbar. Eigene Rechenkosten fallen separat an. Für die Cloud-API gelten eigene Tarife für Bilder und Videoframes. API Überprüfen Sie die Entwicklerdokumentation [Entwicklerbedingungen ](https://dev.meta.ai/models/sam-3-1) Katalogbewertung 4.50 / 5 Funktionen 4.60 / 5 Arbeitsszenarien 4.00 / 5 Ökosystem 4.70 / 5 Dokumentation 4.70 / 5 Die Punkte dienen der Orientierung im Katalog. Sie sind weder Nutzerbewertungen noch Ergebnisse persönlicher Tests. [Siehe Methodik ](https://instain.ru/de/methodology/)