​字節跳動推出 Sa2VA：結合 LLaVA 與 SAM-2 實現多模態智能分割

在近期的 AI 技術進展中，字節跳動與多所高校的研究團隊合作，將先進的視覺語言模型 LLaVA 與分割模型 SAM-2結合，推出了名爲 Sa2VA 的新模型。這一創新模型不僅能夠理解視頻內容，還可以根據用戶指令精確追蹤和分割視頻中的角色和物體。

LLaVA 作爲一種開源視覺語言模型，擅長於視頻的宏觀敘事和內容理解，但在細節指示方面則顯得力不從心。而 SAM-2則是一種出色的圖像分割專家，能夠識別和分割圖像中的物體，但缺乏語言理解能力。爲了彌補彼此的不足，Sa2VA 通過一個簡單而高效的 “暗號” 系統，將這兩種模型有效結合。

Sa2VA 的架構可以被視作一個雙核處理器:一核負責語言理解與對話，另一核負責視頻分割與跟蹤。當用戶輸入指令時，Sa2VA 生成特定的指令 token，傳遞給 SAM-2以進行具體的分割操作。通過這一設計，兩個模塊在各自領域內發揮專長，並能進行有效的反饋學習，進而不斷提升整體性能。

研究團隊還爲 Sa2VA 設計了多任務聯合訓練課程，以增強其在圖像和視頻理解方面的能力。在多項公開測試中，Sa2VA 展現了出色的性能，尤其在視頻指代表達分割任務中表現尤爲亮眼。它不僅能在複雜的真實場景中實現精準的分割，還能在視頻中實時跟蹤目標對象，顯示出強大的動態處理能力。

此外，字節跳動還開放了 Sa2VA 的多種版本和訓練工具，鼓勵開發者進行研究和應用。這一舉措爲 AI 領域的研究人員和開發者提供了豐富的資源，推動了多模態 AI 技術的發展。

項目:

https://lxtgh.github.io/project/sa2va/

https://github.com/bytedance/Sa2VA

劃重點:

- 🎥 Sa2VA 是字節跳動推出的新模型，結合了 LLaVA 與 SAM-2的優點，實現了視頻內容的理解與分割。

- 🔗 該模型通過 “暗號” 系統有效連接語言理解與圖像分割，提升了交互能力。

- 🌍 Sa2VA 的開放資源爲開發者提供了豐富的工具，促進了多模態 AI 技術的研究與應用。