ミュンヘン工科大学とバージニア大学の研究者らが、 不完全な実世界の3Dスキャンデータの抜けたエリアを再構築する技術アプローチ「Seen2Scene: Completing Realistic 3D Scenes with Visibility-Guided Flow」の情報を公開しました！
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Metaが動画からオブジェクトを識別することができる統合AIモデルの「Segment Anything Model 2(SAM 2)」を発表しました！
SAM 2は、画像やビデオ内のどのピクセルがターゲットオブジェクトに属するかを識別できる初めての統一モデルです。
SAM 2は、あらゆるオブジェクトをセグメント化し、リアルタイムでビデオの全フレームにわたって一貫してそれを追跡することができます。
VFX合成とかそういうのにかなり役立ちそうな技術なので、今後の発展に期待したいですね。
ブラウザ上でお試し出来るデモもありました。デモはあくまで研究用のものであるため、商業目的での利用はできません。使用の際は規約をご確認ください。
また「SAM 2」はオープンソース化されGitHubで公開されています（Apache 2.0ライセンス）。
詳細は公式サイトをご確認ください！
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