메타는 한 번도 본 적이 없는 물체를 식별할 수 있는 AI를 도입합니다.

메타는 이전에 본 적이 없는 물체를 식별할 수 있는 AI를 나타냅니다. 특히 거인이 해당 분야의 주요 업체임을 보여주는 것을 목표로 한 혁신입니다.

인공 지능(AI)은 일반적으로 물체를 감지할 수 있으려면 기존 콘텐츠에 대해 교육을 받아야 하지만 Meta는 이 기술이 도움 없이 이를 수행할 수 있는 방법을 찾았습니다. 소셜 미디어 거인은 훈련 데이터의 일부가 아니더라도 이미지와 비디오에서 객체를 감지할 수 있는 “Segment Anything” 인공 지능 모델을 출시했습니다. 항목을 클릭하거나 텍스트 프롬프트를 사용하여 항목을 선택할 수 있습니다. Reuters가 설명했듯이 “고양이”라는 단어를 입력하면 AI가 사진의 모든 고양이를 강조 표시하는 것을 볼 수 있습니다.

메타는 한 번도 본 적이 없는 물체를 식별할 수 있는 AI를 도입합니다.

이 모델은 다른 모델과 페어링할 수도 있습니다. 이를 통해 단일 이미지를 사용하여 3D로 개체를 재구성하거나 혼합 현실 헤드셋 표현에서 그릴 수 있습니다. 추가 교육의 필요성을 제한하기 위해 무엇이든 세분화하십시오.

AI 모델 및 데이터 세트는 비상업적 용도의 라이선스로 다운로드할 수 있습니다. 즉, 크리에이터는 제품에 사용할 수 없습니다. 주로 연구에 초점을 맞추고 기술에 대한 접근성을 높이는 이니셔티브입니다. Meta는 현재 콘텐츠 조정, 게시물 추천 및 사진 태그 지정에 유사한 기술을 사용합니다.

개발자는 기존 모델이 편향되어 있음을 인정합니다. 이것은 더 미세한 세부 사항을 놓칠 수 있으며 일부 모델만큼 가장자리 감지가 좋지 않습니다. 그리고 Segment Anything은 힌트를 실시간으로 처리할 수 있지만 큰 이미지로 작업할 때 한계를 빠르게 보여줍니다. 보다 전문화된 AI 도구 중 일부는 해당 분야에서 더 잘 수행되어야 한다고 Meta는 말합니다.

특히 거인이 해당 분야의 주요 업체임을 보여주는 것을 목표로 한 혁신입니다.

빠르고 정확한 물체 감지가 필수적인 로봇이나 기타 장치에서는 이 AI를 볼 수 없습니다. 동시에 이러한 모델은 학습 데이터에만 의존하는 것이 불가능하거나 거의 불가능한 상황에서 여전히 도움이 될 수 있어야 합니다. 소셜 네트워크는 기술을 사용하여 빠르게 증가하는 콘텐츠 양에 직면하여 떠 있을 수 있습니다. 그리고 이것은 적어도 Meta가 컴퓨터 비전을 일반화하는 것을 목표로 한다는 것을 보여줍니다.

메타는 비문 언어 번역기 등 인공지능 분야의 성과를 공유하는 데 낯설지 않다. 즉, 이 회사는 항상 이 시장에서 Google 및 Microsoft와 같은 거대 기술 기업만큼 비중을 차지할 수 있음을 보여주어야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이미 소셜 앱을 위한 생성 AI “캐릭터”를 구현하기 위해 노력하고 있으며 Segment Anything과 같은 혁신은 소매에 아주 좋은 트릭이 있음을 보여줍니다.