WaveSpeedAI

SAM 3 Video RLE теперь доступна на WaveSpeedAI

Попробовать Wavespeed Ai Sam3 Video Rle БЕСПЛАТНО

Представляем SAM3 Video RLE: профессиональная видеосегментация с RLE-кодированными выходами

Ландшафт видеосегментации коренным образом изменился. То, что когда-то требовало работы команд опытных художников, проводящих бесчисленные часы над покадровым ротоскопированием, теперь можно выполнить за секунды с помощью инструментов на основе ИИ. Сегодня мы с гордостью объявляем, что SAM3 Video RLE теперь доступна на WaveSpeedAI, предоставляя революционную технологию Meta Segment Anything Model 3 вашим рабочим процессам видеопроизводства и компьютерного зрения с оптимизированными RLE-кодированными выходами, разработанными для программной обработки.

Что такое SAM3 Video RLE?

SAM3 Video RLE — это унифицированная фундаментальная модель для видеосегментации на основе запросов, которая объединяет революционные возможности модели Meta Segment Anything Model 3 с форматом выхода Run-Length Encoded (RLE). Выпущенная в составе Meta Segment Anything Collection в конце 2025 года, SAM 3 введела парадигму сдвига в технологии сегментации: возможность обнаруживать, сегментировать и отслеживать объекты, используя описания на естественном языке, а не ручные щелчки или ограничивающие рамки.

В отличие от предыдущих моделей сегментации, которые требовали щелчка на каждом объекте, который вы хотели отследить, SAM3 позволяет выполнять Promptable Concept Segmentation (PCS) — просто опишите то, что вы ищете, текстом вроде “человек в красной рубашке” или “все транспортные средства на сцене”, и модель найдет и будет отслеживать каждый совпадающий экземпляр по всему видео.

“RLE” в SAM3 Video RLE относится к формату выхода: Run-Length Encoding — метод сжатия без потерь, который хранит маски сегментации как компактные данные, а не полные файлы изображений. Это делает его идеальным для автоматизированных конвейеров, приложений компьютерного зрения и любого рабочего процесса, где вам требуется программный доступ к маскам кадр за кадром.

Ключевые функции

Мультимодальное указание входных данных

  • Текстовые запросы: описывайте объекты естественно — “человек в синей куртке”, “все машины”, “собака, играющая в парке”
  • Точечные запросы: щелкните координаты для определения конкретных целей
  • Запросы с ограничивающими рамками: рисуйте ограничивающие рамки для точного выбора объектов
  • Комбинированные запросы: смешивайте текст, точки и рамки для максимальной точности

Отслеживание нескольких объектов

Отслеживайте несколько объектов одновременно, используя запросы, разделенные запятыми. Нужно сегментировать “человек, машину, собаку” в одном видео? Просто перечислите их все, и SAM3 обработает каждый независимо, сохраняя при этом постоянную идентичность по кадрам.

Эффективный выход RLE

Кодирование RLE масштабируется в соответствии с количеством границ объектов, а не размерами изображения. Для видеосегментации, где объекты обычно образуют смежные области, это приводит к значительно меньшим размерам файлов по сравнению с необработанными масками — идеально для обработки длинных видео или интеграции с системами нижнего потока.

Встроенный усилитель запросов

Не уверены, как описать то, что вы ищете? Интегрированный усилитель запросов автоматически улучшает ваши текстовые описания для лучших результатов сегментации.

Дополнительная визуализация маски

Переключите параметр apply_mask для предварительного просмотра наложений сегментации непосредственно на видео, что облегчает проверку результатов перед полной обработкой.

Практические варианты использования

Аннотирование видео и создание обучающих данных

Создание высококачественных наборов обучающих данных для машинного обучения известно своей трудозатратностью. SAM3 Video RLE преобразует этот рабочий процесс, автоматически генерируя маски сегментации кадр за кадром. Формат RLE полностью совместим с популярными фреймворками МО и инструментами аннотирования, такими как CVAT, который уже интегрировал SAM 3 для упрощенных рабочих процессов маркировки. То, что ранее требовало обширной ручной аннотации, теперь можно предварительно обозначить за секунды, а рецензенты-люди сосредоточиться исключительно на контроле качества и граничных случаях.

Визуальные эффекты и ротоскопирование

Индустрия VFX была революционизирована возможностями SAM 3. Традиционное ротоскопирование — утомительный процесс ручного отслеживания объектов кадр за кадром — был коренным образом нарушен. Демонстрации показали, что задачи, которые когда-то требовали “команды из десятков людей”, теперь занимают “секунды” с помощью сегментации с поддержкой ИИ. Художники VFX могут использовать SAM3 Video RLE для создания масок для компоновки, применения эффектов к изолированным объектам или удаления фона сквозь сложные движущиеся последовательности.

Автоматизированные конвейеры обработки видео

Для разработчиков, создающих системы обработки видео, маски с кодировкой RLE легко интегрируются в автоматизированные рабочие процессы. Формат вывода JSON работает непосредственно с pycocotools и похожими библиотеками:

from pycocotools import mask as mask_utils

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

Спортивная аналитика и видеонаблюдение

Отслеживайте игроков, транспортные средства или любые интересующие объекты по кадрам, сохраняя при этом уникальные идентичности. Временная согласованность отслеживания SAM 3 справляется с окклюзией, переполненными сценами и изменениями внешнего вида, которые создают проблемы для традиционных систем отслеживания.

Робототехника и приложения AR/VR

Понимание сцены в реальном времени для восприятия робототехники, наложение дополненной реальности и взаимодействие с виртуальной средой — все это выигрывает от быстрой и точной сегментации с программным выходом.

Начало работы с WaveSpeedAI

Использование SAM3 Video RLE на WaveSpeedAI просто. Просто загрузите видео и опишите, что вы хотите сегментировать:

import wavespeed

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

# Выход содержит RLE-кодированные маски для каждого кадра
print(output["outputs"])

Для более точного управления добавьте точечные или рамочные запросы для руководства сегментацией:

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
    }
)

Прозрачное ценообразование

WaveSpeedAI предлагает прозрачное ценообразование на основе использования для SAM3 Video RLE:

ДлительностьСтоимость
За 5 секунд$0.05
1 минута$0.60
5 минут$3.00
10 минут$6.00

Видео выставляются счетами с шагом 5 секунд с максимальной продолжительностью 10 минут на задание. Для более длинного контента просто разделите на сегменты и обрабатывайте отдельно.

Почему WaveSpeedAI?

Запуск продвинутых моделей видеосегментации требует значительных вычислительных ресурсов. WaveSpeedAI устраняет эти барьеры благодаря:

  • Без холодных стартов: ваши задания начинают обработку немедленно, без ожидания инициализации модели
  • Оптимизированный вывод: мы настроили SAM3 для максимальной пропускной способности без ущерба для качества
  • Простой REST API: интегрируйте видеосегментацию в любое приложение с помощью нескольких строк кода
  • Доступное ценообразование: платите только за то, что вы используете, без предварительных обязательств

Начните сегментировать сегодня

SAM3 Video RLE представляет фундаментальный прыжок вперед в технологии видеосегментации. Будь то создание обучающих данных для моделей компьютерного зрения, автоматизация рабочих процессов VFX или разработка следующего поколения приложений понимания видео, эта модель обеспечивает результаты профессионального качества с беспрецедентной простотой.

Готовы преобразовать ваши видеорабочие процессы? Попробуйте SAM3 Video RLE на WaveSpeedAI и испытайте будущее видеосегментации.