在人工智能与视觉技术深度融合的当下，一场由学术界与产业界共同推动的技术革新正在重塑图像处理领域。近日，中山大学联合鹏城实验室和美团，推出了一款名为X-SAM的多模态大模型，专注于图像分割技术，标志着该领域正式进入"按需分割"的新时代。
与传统技术相比，X-SAM最大的突破在于实现了从"万物可分"到"任意分割"的质变。值得一提的是，该模型采用高度灵活的交互架构，用户既可以通过自然语言描述进行文本查询，也能借助点选、涂鸦等视觉提示完成交互操作。
在技术实现上，X-SAM展现出三大创新亮点：
- 采用双编码器机制，分别处理全局语义和局部细节
- 创新性引入"分割连接器"，整合多尺度特征
- 重构传统解码流程，使分割边界更精准
训练策略方面，研发团队采用了循序渐进的三阶段方案：
- 基础微调阶段：夯实分割能力基础
- 对齐预训练阶段：实现语言与视觉的深度耦合
- 混合微调阶段：在多个数据集上提升泛化能力
测试结果显示，X-SAM在20余项主流分割基准测试中均表现优异。研发团队表示，下一步将重点拓展视频理解领域，通过融合时序动态信息，进一步延伸技术应用边界。
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代码地址:https://github.com/wanghao9610/X-SAM
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Demo地址: https://47.115.200.157:7861
核心突破:
🌟 首创"任意分割"新范式，突破传统技术限制
💡 双模输入架构大幅提升交互效率
🚀 三阶段训练策略实现性能飞跃
