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与此同时,贝博bb平台app完整版下载还拥有独特的挂机机制,您可以将游戏放置在后台,解放双手,让弟子们自动修炼、渡劫,贴心呵护您的修仙门派。宗门地产建设也是游戏的重要内容,您可以自由摆放,打造属于自己的修仙宗门,创造仙门人的理想家园。从山海异兽到一石一木,处处充满着古韵仙风,让您仿佛置身于修仙小说般的仙境之中。
一次交互,「分割+识别+解释+描述」全搞定,同时支持图像、视频和长视频,文本&Mask同时输出!
由港中文MMLab、港理工、北京大学等机构开源的PAM(Perceive Anything Model)模型,能够在保留SAM2分割一切、追踪一切能力的基础上,同时输出丰富的语义信息。
为了训练这样一个强大的模型,PAM团队还构建了一个超大规模高质量训练数据集:拥有150万个图像区域+60万个视频区域标注
实验结果表明,PAM仅使用3B参数,就在多个图像和视频理解基准上全面刷新或逼近SOTA,且具备更优的推理效率和显存占用,真正实现性能与轻量的统一。
SAM2拥有强大的分割能力,可以“分割一切物体”,在视频中能够高效追踪任意目标,表现惊艳!
但它也有一个明显的局限:无法提供定位目标的任何语义信息(比如物体是什么、有何功能、处于什么状态等)。
一些最新的Video LLM模型尝试结合VLM和SAM2的强大视觉提示能力,进行视频理解。然而:
这些模型往往无法直接输出分割结果,或需要额外接入segment模型,流程复杂;模型体量通常非常庞大,对计算资源要求高,不适用于轻量化、快速响应的实际场景(如AR/VR、移动端推理等)。
而PAM(Perceive Anything Model)既保留了SAM2在图像和视频中分割、追踪一切物体的能力,同时可以输出丰富的语义信息:
只需要用户的一次点击,PAM就可以并行输出mask和文本,在许多应用场景下都具有潜力!
对于图片,用户通过或者拖拽矩形框选中一个物体,PAM可以完成分割的同时,输出该物体的类别+解释+描述的详细语义信息!
对于较短视频,用户选中特定物体后,PAM可以追踪并分割该物体,同时输出该物体的事件描述
而对于长视频,PAM在追踪分割用户选中物体的同时,会根据事件的变化,动态地输出流式描述,类似实时字幕
通过SAM2分割骨架+Semantic Perceiver+LLM并行解码,在保证轻量高效的前提下,实现了分割mask和语义信息并行输出的图像/视频区域级理解。
基于此方法,PAM只使用了1.5B/3B参数的LLM head,就可以输出非常丰富和鲁棒的语义信息。
为支撑PAM的训练,构建了一个大规模、多层次、高密度的图像与视频语义标注数据集,覆盖分类、解释、描述、时序事件等多个维度:
使用SoM(Set of Masks)方法精准定位目标区域**,结合强大的闭源VLM(如GPT-4o)生成三类语义信息:
对每段视频抽取6关键帧,合成为Storyboard格式的高分辨率图像;使用SoM高亮目标区域,作为提示引导;利用闭源VLM进行多帧联合推理,生成细节丰富、时间感知强的事件描述。
将长视频切分为多个连续不重叠的事件片段每段片段重复Storyboard流程;并在生成描述时递归引入前一段文字内容,让字幕连贯衔接,保证上下文一致性。
可以看到,PAM-3B在PACO基准测试中达到最佳性能,超过先前最佳模型3.2%以上,并在LVIS基准测试中,就语义IoU而言,超越了当前SOTA模型DAM-8B。
如图所示,和相同参数量的DAM-3B模型相比,PAM-3B推理更快,显存更省
此外,PAM首创了区域级的流式视频字幕能力,不仅能持续描述一个物体的行为,还能在连续事件中保持高度语义一致性,展现了强大的实际应用潜力。
除了培养弟子和建设仙门外,游戏还包含了炼丹、炼器、仙田等多种修仙玩法,让玩家体验到修仙的方方面面。
玩家可以自由摆放修仙宗门的建筑,打造属于自己的修仙家园,创造仙门人的理想世界。
游戏的画面精致细腻,每一个场景都充满了古典美感,让玩家仿佛身临其境,感受到修仙之美。
游戏内置丰富的社交系统,玩家可以与其他玩家组成联盟,共同对抗强敌,体验多人合作的乐趣,增加了游戏的可玩性和趣味性。
2、画面精美,场景设计唯美,让玩家沉浸其中,感受到了修仙世界的奇幻美感。
3、挂机系统的设置贴心实用,解放了玩家的双手,让玩家更轻松地享受游戏乐趣。
4、弟子个性化塑造突出,每个弟子都有自己独特的故事和特点,增加了游戏的趣味性和可玩性。
1.1调整问鼎苍穹席位赛的防守阵容设置规则,现在任何时候都可以调整防守阵容
1.2优化天道树领悟道果时道果数量不足的获取提示,现在会自动打开道果宝箱,方便祖师快捷获取
1.3优化新增仙法问道投资活动的购买提示,现在休赛期购买投资时,如果无法拿满奖励则会有二次确认提示