中山大学联合美团打造X-SAM模型，单次操作可分割多个对象，20项测试全面领先

近期，一则来自人工智能领域的消息引发广泛关注——中山大学、鹏城实验室与美团三方携手，共同研发的 X-SAM 图像分割模型正式亮相。这款多模态大模型在图像分割领域实现了跨越式发展，将传统的“分割万物”能力提升至“任意分割”的新高度，极大地拓展了模型的适应能力和应用场景。

回顾传统的 Segment Anything Model（SAM），它在生成密集分割掩码方面确实有着不俗的表现。然而，其设计上存在明显的局限性，只能接受单一的视觉提示输入。为了突破这一技术瓶颈，研究团队另辟蹊径，创新性地提出了视觉定位分割(Visual Grounded Segmentation，VGS)任务框架。通过交互式视觉提示，该框架能够实现对所有实例对象的精确分割，为多模态大语言模型赋予了像素级的理解能力。

X-SAM 的技术架构蕴含着多项创新设计。它支持统一的输入格式和输出表示，能够轻松应对多种类型的视觉和文本查询输入。核心的双编码器架构如同模型的“大脑”，确保了对图像内容和分割特征的深度理解；而分割连接器则像“桥梁”一样，实现了多尺度信息的融合，显著提高了分割精度。

在众多创新点中，最引人注目的是 X-SAM 集成了最新的 Mask2Former 架构作为分割解码器。这一关键举措使得模型能够在单次操作中同时分割多个目标对象，彻底打破了传统 SAM 只能处理单一对象的技术禁锢。这不仅大大提高了处理效率，更为复杂场景下的批量分割任务提供了可行的解决方案。

在模型训练环节，研究团队采用了三阶段渐进式训练策略。通过这种逐步增强的学习过程，模型性能得到了稳定且持续的提升。经过在 20 多个主流分割数据集上的全面测试，X-SAM 在对话生成分割任务和图文理解任务中均展现出领先的性能，有力地验证了其技术方案的有效性。

X-SAM 的发布不仅为图像分割技术的发展指明了新的方向，也为构建更加智能的通用视觉理解系统奠定了重要的技术基础。研究团队表示，接下来将把重点放在探索该技术在视频领域的应用拓展上，致力于推动图像与视频分割技术的统一化发展，进一步拓展机器视觉理解能力的边界。

这项研究成果的意义不仅局限于学术层面，其在自动驾驶、医疗影像、工业检测等实际应用场景中所蕴含的潜力更是令人期待。随着模型的开源和技术的不断推广，相信它将为整个计算机视觉领域的快速发展注入强大动力。

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