SAM3 Video RLE 소개: RLE 인코딩 출력을 갖춘 전문가급 비디오 세분화

비디오 세분화의 환경이 근본적으로 변했습니다. 숙련된 아티스트 팀이 프레임별 로토스코핑에 수많은 시간을 투자해야 했던 작업이 이제 AI 기반 도구로 몇 초 안에 완료될 수 있습니다. 오늘 우리는 SAM3 Video RLE이 WaveSpeedAI에서 이용 가능해졌음을 자랑스럽게 발표합니다. 프로그래매틱 처리를 위해 최적화된 RLE 인코딩 출력을 통해 Meta의 획기적인 Segment Anything Model 3 기술을 비디오 제작 및 컴퓨터 비전 워크플로우에 제공합니다.

SAM3 Video RLE란?

SAM3 Video RLE는 Meta의 혁명적인 Segment Anything Model 3과 Run-Length Encoded(RLE) 출력 형식을 결합한 프롬프트 기반 비디오 세분화 통합 기초 모델입니다. 2025년 말 Meta의 Segment Anything Collection의 일부로 출시된 SAM 3는 세분화 기술에 패러다임 전환을 가져왔습니다: 수동 클릭이나 경계 상자 대신 자연어 설명을 사용하여 객체를 감지, 세분화 및 추적하는 능력입니다.

추적하려는 각 객체를 클릭해야 했던 이전 세분화 모델과 달리, SAM3는 **Promptable Concept Segmentation(PCS)**을 가능하게 합니다. “빨간 셔츠를 입은 사람” 또는 “장면의 모든 차량”과 같은 텍스트로 찾는 것을 설명하기만 하면, 모델이 전체 비디오에서 일치하는 모든 인스턴스를 찾아 추적합니다.

SAM3 Video RLE의 “RLE”은 출력 형식을 나타냅니다: Run-Length Encoding은 세분화 마스크를 전체 이미지 파일이 아닌 컴팩트한 데이터로 저장하는 무손실 압축 방법입니다. 이는 자동화된 파이프라인, 컴퓨터 비전 애플리케이션, 프레임별 마스크 데이터에 프로그래매틱 접근이 필요한 모든 워크플로우에 이상적입니다.

주요 기능

멀티모달 프롬프팅

텍스트 프롬프트: 자연스럽게 객체를 설명하세요—“파란 자켓을 입은 사람”, “모든 자동차”, “공원에서 노는 개”
포인트 프롬프트: 클릭 좌표로 특정 대상 식별
박스 프롬프트: 정확한 객체 선택을 위해 경계 상자 그리기
결합된 프롬프트: 최대 정확도를 위해 텍스트, 포인트 및 박스 혼합

다중 객체 추적

쉼표로 구분된 프롬프트를 사용하여 여러 객체를 동시에 추적합니다. 동일한 비디오에서 “사람, 자동차, 개”를 세분화해야 합니까? 모두 나열하기만 하면 SAM3가 각각을 독립적으로 처리하면서 프레임 전체에서 일관된 정체성을 유지합니다.

효율적인 RLE 출력

RLE 인코딩은 이미지 크기가 아닌 객체 경계의 수에 따라 확장됩니다. 객체가 일반적으로 연속 영역을 형성하는 비디오 세분화의 경우, 이는 원본 마스크와 비교하여 극적으로 더 작은 파일 크기를 생성합니다. 긴 비디오 처리나 다운스트림 시스템과의 통합에 완벽합니다.

내장된 프롬프트 개선기

찾는 것을 어떻게 설명해야 할지 확실하지 않으신가요? 통합된 프롬프트 개선기가 자동으로 텍스트 설명을 개선하여 더 나은 세분화 결과를 제공합니다.

선택적 마스크 시각화

apply_mask 매개변수를 전환하여 비디오에서 직접 세분화 오버레이를 미리 보고, 전체 처리에 커밋하기 전에 결과를 검증하기 쉽게 합니다.

실제 사용 사례

비디오 주석 처리 및 학습 데이터 생성

머신러닝을 위한 고품질 학습 데이터셋 생성은 악명 높게 시간 소모적입니다. SAM3 Video RLE는 자동으로 프레임별 세분화 마스크를 생성하여 이 워크플로우를 변환합니다. RLE 형식은 CVAT와 같은 인기 있는 ML 프레임워크 및 주석 처리 도구와 직접 호환되며, CVAT는 이미 간소화된 라벨링 워크플로우를 위해 SAM 3를 통합했습니다. 이전에는 광범위한 수동 주석 처리가 필요했던 작업을 이제 몇 초 안에 사전 라벨링할 수 있으며, 인간 검토자는 품질 관리 및 엣지 케이스에만 집중할 수 있습니다.

VFX 및 로토스코핑

VFX 산업은 SAM 3의 기능으로 혁신되었습니다. 피사체를 프레임별로 수동으로 추적하는 고통스러운 프로세스인 전통적인 로토스코핑이 근본적으로 중단되었습니다. 데모는 “수십 명의 팀”이 필요했던 작업이 이제 AI 보조 세분화로 “몇 초”가 걸린다는 것을 보여주었습니다. VFX 아티스트는 SAM3 Video RLE을 사용하여 합성용 마스크 생성, 격리된 피사체에 효과 적용 또는 복잡한 모션 시퀀스를 통한 배경 제거를 할 수 있습니다.

자동화된 비디오 처리 파이프라인

비디오 처리 시스템을 구축하는 개발자의 경우, RLE 인코딩된 마스크는 자동화된 워크플로우에 원활하게 통합됩니다. JSON 출력 형식은 pycocotools 및 유사한 라이브러리와 직접 작동합니다:

from pycocotools import mask as mask_utils

rle_data = {"counts": "146301 3 147834 11 ...", "size": [height, width]}
binary_mask = mask_utils.decode(rle_data)  # numpy 배열 반환

스포츠 분석 및 감시

프레임 전체에서 선수, 차량 또는 관심 있는 객체를 추적하면서 고유한 정체성을 유지합니다. SAM 3의 추적에 대한 시간적 일관성은 전통적인 추적 시스템에 도전하는 폐색, 혼잡한 장면 및 외양 변화를 처리합니다.

로보틱스 및 AR/VR 애플리케이션

로봇 인식, 증강 현실 오버레이 및 가상 환경 상호 작용을 위한 실시간 장면 이해는 모두 빠르고 정확한 프로그래매틱 출력을 포함한 세분화의 이점을 얻습니다.

WaveSpeedAI 시작하기

WaveSpeedAI에서 SAM3 Video RLE 사용은 간단합니다. 비디오를 업로드하고 세분화하려는 것을 설명하기만 하면 됩니다:

import wavespeed

output = wavespeed.run(
    "wavespeed-ai/sam3-video-rle",
    {
        "video": "https://your-video-url.com/video.mp4",
        "prompt": "person, car"
    }
)

# 출력에는 각 프레임에 대한 RLE 인코딩된 마스크가 포함됩니다
print(output["outputs"])

더 정확한 제어를 위해 포인트 또는 박스 프롬프트를 추가하여 세분화를 안내합니다:

output = wavespeed.run(
    "wavespeed-ai/sam3-video-rle",
    {
        "video": "https://your-video-url.com/video.mp4",
        "prompt": "the main subject",
        "point_prompts": [[512, 384]],
        "apply_mask": True
    }
)

합리적인 가격 책정

WaveSpeedAI는 SAM3 Video RLE을 위한 투명한 사용량 기반 가격 책정을 제공합니다:

기간	비용
5초마다	$0.05
1분	$0.60
5분	$3.00
10분	$6.00

비디오는 5초 단위로 청구되며 작업당 최대 10분 기간입니다. 더 긴 콘텐츠의 경우 세그먼트로 나누어 별도로 처리하기만 하면 됩니다.

WaveSpeedAI를 선택하는 이유?

고급 비디오 세분화 모델 실행에는 상당한 계산 리소스가 필요합니다. WaveSpeedAI는 다음을 통해 이러한 장벽을 제거합니다:

콜드 스타트 없음: 모델 초기화를 기다리지 않고 작업이 즉시 처리 시작
최적화된 추론: SAM3를 최대 처리량으로 조정하여 품질을 희생하지 않음
간단한 REST API: 몇 줄의 코드로 비디오 세분화를 모든 애플리케이션에 통합
저렴한 가격 책정: 선불 약정 없이 사용한 것만 지불

지금 세분화 시작하기

SAM3 Video RLE는 비디오 세분화 기술의 근본적인 도약을 나타냅니다. 컴퓨터 비전 모델을 위한 학습 데이터 생성, VFX 워크플로우 자동화, 또는 다음 세대의 비디오 이해 애플리케이션 구축 중 무엇을 하든 이 모델은 전례 없는 용이함으로 전문가급 결과를 제공합니다.

비디오 워크플로우를 변환할 준비가 되셨나요? WaveSpeedAI에서 SAM3 Video RLE을 시도하고 비디오 세분화의 미래를 경험해 보세요.