[연재 43] MetaAI SAM을 통해 개체와 배경을 분리하면서 새로운 이미지를 만들기

[연재 43] MetaAI SAM을 통해 개체와 배경을 분리하면서 새로운 이미지를 만들기

 

"Meta AI"라는 이미지 분할 모델회사로 이 모델은 10억개 이상의 이미지에서 학습되었으며, 이미지에서 객체를 자동으로 분리해내는 기술을 사용하고 있습니다. 이 기술은 주로 의료, 자율주행차, 보안 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 이 모델은 일반적인 이미지 분할 기술보다 높은 정확성을 가지고 있으며, 더 적은 학습 데이터로도 높은 성능을 보이는 것이 특징입니다. 이는 기존 기술보다 빠른 개발과 더 나은 결과물을 만들어낼 수 있는 가능성을 보여주는것이 특징입니다.

Meta AI의 이 모델은 이미지 분할 분야에서 혁신적인 기술로 더 많은 분야에서 활용되면서 우리 일상에서 더 많은 혁신적인 기술이 나올 수 있을 것으로 보입니다. 

메타AI 연구팀은 SAM(Segment Anything Model)이라는 모델과 1,100만 개의 이미지에 10억 개의 마스크 데이터셋을 도입했습니다. 이미지 분할은 객체에 속하는 이미지 픽셀을 식별하는 것입니다.

현실과 융합된 이미지를 만들어 주는 인공지능이 바로 sam 입니다. (AI Computer Vision Research) 일반적인 인공지능은 언어기반이라면 샘은 카메라를 통해 입력된 정보를 이용하여 만들어지는 인공지능이라고 이해하시면 쉽습니다. 인식된 물체를 분리하는 기술로 여기서 주목할 것은 단순히 배경을 사라지게 하는 것이 아닙니다. 실시간에서 나오는 객체에서 배경을 지운다고 생각하면 됩니다.  일반적으로 텍스트 프롬프르를 통해 글을 작성한다거나 하지만 샘에서는 인풋 프롬프트를 통해 이미지에서 객체를 인식하는 것이라고 이해하시면 쉽겠습니다. 일반적으로 사용자가 입력한 프롬프트에서 이미지와 배경을 분리하게 됩니다. 

 

1.  하단에 데모를 클릭합니다. 

 

2. 아래이 강아지를 클릭합니다. 

 

3. 강아지를 선택합니다. 

 

 

4. 에버리딩을 메뉴를 선택합니다.

 

위의 이미지를 인공지능을 통해 개체를 선택하여 이미지를 변경해 보았습니다. 직접 업로드하여 이미지를 변경할 수 도 있습니다.