Sapiens – Meta推出的AI視覺模型，能理解圖片和視頻中的人類動作

Sapiens是什麼

Sapiens是Meta實驗室推出的AI視覺模型，專爲理解圖片和視頻中的人類動作設計。支持二維姿勢預估、身體部位分割、深度估計和表面法線預測等任務，採用視覺轉換器架構。模型參數從3億到20億不等，原生支持1K高分辨率推理，易於針對不同任務調整。即使在標註數據稀缺的情況下，Sapiens也能展現出卓越的泛化能力，爲虛擬現實、增強現實等應用提供了強大支持。

Sapiens的主要功能

• 2D姿態估計：Sapiens能識別圖像中人體的各個關鍵點，如關節等部位，幫助分析人體的姿勢和動作。
• 身體部位分割：可以識別並分割圖像中的不同人體部位，例如頭部、軀幹、手臂和腿部，對虛擬試穿和醫學成像等領域非常有用。
• 深度估計：Sapiens能預測圖像中每個像素的深度信息，從二維圖像中生成三維效果，對增強現實和自動駕駛等應用至關重要。
• 表面法線預測：模型可以預測圖像中每個像素表面法線的方向，爲三維重建和理解物體的幾何形狀提供重要信息。

Sapiens的技術原理

• 視覺變換器架構：Sapiens模型採用了視覺變換器（Vision Transformers, ViT）架構，架構通過將圖像劃分爲固定大小的小塊（稱爲patches），能有效處理高分辨率輸入圖像，並進行細粒度的特徵提取。
• 編碼器-解碼器結構：模型使用編碼器-解碼器架構，其中編碼器負責提取圖像特徵，解碼器則根據這些特徵進行具體任務的推理。編碼器使用預訓練權重初始化，而解碼器是輕量級且針對特定任務的模塊。
• 自監督預訓練：Sapiens模型通過遮掩自編碼器（Masked Autoencoder, MAE）方法進行自監督預訓練，觀察部分遮掩的圖像並嘗試重建原始圖像，學習到魯棒的特徵表示。
• 大規模數據集訓練：模型在超過3億張野外人類圖像上進行預訓練，利用豐富的數據提高模型的泛化能力。

Sapiens的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/facebookresearch/sapiens

如何使用Sapiens

• 環境準備：確保計算環境中安裝了必要的軟件和庫，比如Python、PyTorch等。
• 獲取模型：訪問Sapiens的官方項目頁面或GitHub倉庫，下載預訓練模型或源代碼。
• 數據準備：準備圖片或視頻數據。根據應用場景，需要對數據進行預處理，比如調整分辨率、格式轉換等。
• 模型加載：加載預訓練的Sapiens模型到計算環境中。如果需要針對特定任務進行微調，也可以加載自定義數據集。
• 任務選擇：根據需求選擇一個或多個Sapiens支持的視覺任務，例如2D姿態估計、身體部位分割等。
• 模型微調（如果需要）：使用數據集對模型進行微調，適應特定的應用場景。涉及到調整模型參數、損失函數等。
• 模型推理：使用加載和微調訓練好的模型對輸入數據進行推理，執行所選的視覺任務。

Sapiens的應用場景

• 增強現實（AR）：AR應用，Sapiens可以提供精確的人體姿態和部位信息，實現虛擬對象與真實世界的自然交互。
• 虛擬現實（VR）：VR環境，Sapiens用於實時追蹤和渲染用戶的身體動作，提升沉浸式體驗。
• 3D人體數字化：在3D建模和動畫製作中，Sapiens能精確捕捉人體姿態和形態，加速3D內容的創作過程。
• 人機交互（HCI）：在HCI系統中，Sapiens用於理解用戶的身體語言和手勢，改善交互體驗。
• 視頻監控分析：在安全監控領域，Sapiens可以分析人體動作，用於異常行爲檢測或人流統計。
• 運動捕捉：在體育訓練或遊戲開發中，Sapiens可以用於捕捉運動員或角色的動作，進行動作分析。
• 醫學成像與康復：在醫療領域，Sapiens可以幫助分析病患的體態和運動，輔助診斷和康復訓練。