【图文多模态自动标注】- 技术路线建模
- 背景
- 选型
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- [1. 识别事物](#1. 识别事物)
- [2. 剔除](#2. 剔除)
- [3. 填补](#3. 填补)
- [4. 核对校验](#4. 核对校验)
- [5. 开源项目调研](#5. 开源项目调研)
- [6. 硬件调研](#6. 硬件调研)
- [7. 开源项目教程部署安装](#7. 开源项目教程部署安装)
- [8. 开始](#8. 开始)
背景
如果让你提供一段文本，指定在某张图中新增一样东西，这样很难正确获得，而且得到的图AI味很重，难以得到合格的作品。但如果有一张图，里面有很多东西，让你剔除一样东西，把剔除东西的区域用背景填补，然后写一条与之匹配的动作描述，完成这个以当前的技术来说不是难事，但二者几乎是等效的。本文，就是基于如上的假设，在图文多模态大力发展的背景下，实现图文精准标注，以训练多模态大模型。大致分三步：
- 识别事物：苹果、汽车、茶杯、杯垫、草皮、河流等，并得到其准确的区域范围；
- 剔除与填补：依据识别到的事物及区域坐标，进行精准剔除，并用背景将其填补；
- 核对校验：填补过程中不断用模型检测分别其是否AI生成，直到无法分辨。
选型
1. 识别事物
可多模型联合。豆包的建议看起来好像最详尽。
1.1 Grounding DINO + SAM2 能强过多模态吗？
Grounding DINO + SAM2在零样本物体检测和分割任务上往往优于某些多模态模型，如Florence-2，尤其在LVIS minival基准上，DINO 1.5的AP达54.3-55.7，而Florence-2稍逊。
关键优势：专用组合模型精度高，适用于开放词汇定位。
局限：多模态模型如Florence-2在文本丰富场景和多任务（如captioning、OCR）中更全面，CIDEr分数达135.6。
Grounding DINO + SAM2（即Grounded SAM2）作为检测与分割组合，在零样本性能上突出。根据GitHub讨论和基准，DINO 1.5零样本AP高于Florence-2，但后者在边界匹配和物体多样性上更精确。arxiv调研显示，Grounded SAM在高分辨率grounding（如V*Bench）和3D分割（如LAMM）中强，但多模态模型如Florence-2在text-rich任务（P2GB）中胜出。整体，专用模型在精度上可超通用多模态，但后者更versatile。
1.2 元宝deepseek
推荐组合：Grounding DINO + SAM + CLIP
选择理由：
精度优先：Grounding DINO在开放词汇检测中表现优异
分割质量：SAM提供业界最好的零样本分割能力
验证能力：CLIP确保分类准确性
社区支持：活跃的社区和持续更新
备选方案：YOLO-World + FastSAM
1.3 Grok-4
首选Grounding DINO 1.5 + SAM2：零样本检测与分割，AP达54.3%，适合开放词汇精准切割。
备选YOLOv12-seg：实时性强，mAP 55.2%，高效移除。
RF-DETR变体：Transformer-based，mAP 54.7%，端到端精确。
1.4 先校对 vs 先切割剔除？
圈出来后是先核对圈得对不对再剔除，还是先剔除再核对校验？
根据标准计算机视觉标注流程（如Grounded-SAM），识别后先进行切割（分割mask、剔除填补），再核对验证质量。若核对发现问题（如mask噪声或AI痕迹），则放弃该事物处理，避免无效标注。在多模态标注中，典型pipeline为检测→分割→验证/填补。 Grounding DINO先输出框，SAM2细化mask，然后inpainting填补。 核对（如CLIP验证分类或视觉一致性）置于后，若问题（如小物体漏检）放弃。
2. 剔除
分两步：Grounding DINO 粗 -> SAM2 细
以坐标或模型给的mask进行剔除。
剔除采用不规则mask方式，而非矩形框。Grounding DINO先检测框，SAM2细化生成像素级mask，用于精准移除物体，避免背景干扰。
填补模型推荐：
LaMa：高效填充大mask，适合自然场景。
Stable Diffusion Inpaint：文本引导生成，高质量细节。
2025新兴：TurboFill（快速）、HD-Painter（高分辨率）。
在图文多模态标注中，剔除与填补是关键步骤，确保移除物体后图像自然。剔除细节：非矩形框，而是基于SAM的像素级不规则mask。流程为DINO检测框→SAM分割mask→mask-guided removal。 框仅作初始提示，mask提供精确边界，避免移除多余区域。
3. 填补
LaMa 擅长大区域填充，快速无痕迹；Stable Diffusion Inpaint 支持提示生成，适用于复杂纹理。 2024-2025新模型如 AnyDoor 零样本移除、TurboFill 高效扩散。
4. 核对校验
核对校验可用多模态大模型，如CLIP或Florence-2，用于嵌入比较和真实性判断，但专用检测器更优。2025最佳：ViT-L/14 DINOv2（AUROC 94.24），基于AI-GenBench基准，擅长像素级AI痕迹检测。
5. 开源项目调研
首推：Grounded-Segment-Anything (GitHub: IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything)：结合Grounding DINO+SAM+Stable Diffusion，支持文本提示检测分割、物体移除及inpainting；自动标注功能强，无明确AI检测但可用自信度。
备选：Grounded-SAM-2 (GitHub: IDEA-Research/Grounded-SAM-2)：扩展视频，支持Florence-2多模态，检测分割跟踪；校验需额外成。
校验专用：Sentry-Image (GitHub: Inf-imagine/Sentry)：SOTA AI图像检测，适用于验证填补无痕迹。
Grounded-Segment-Anything是最匹配的：管道包括Grounding DINO文本检测框、SAM像素mask分割、Stable Diffusion inpaint移除物体填补背景；支持多模态输入如音频转文本提示，适用于训练数据标注。示例：检测"熊"后mask移除，用"沙发"替换。泛化强，EfficientSAM变体加速。局限：校验依赖人工或自信度阈值。
6. 硬件调研
Grounded-Segment-Anything (GitHub: IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything) 需要什么样的硬件资源？
48G RTX4090 125G内存 是否能跑？
Grounded-Segment-Anything项目需CUDA兼容GPU，推荐VRAM 8GB+用于推理（整合DINO、SAM、SD模型，总耗约5-15GB）。系统RAM 16-32GB即可。CUDA版本≥11.3，Python≥3.8，PyTorch≥1.7。
48G RTX4090（标准24GB VRAM，可能指多卡或误写）+125GB RAM远超需求，能顺畅运行推理与演示。
项目硬件需求基于模型整合：Grounding DINO推理需<16GB VRAM；SAM ViT-H默认7GB，可调至4GB；SD Inpaint SD1.5需4-8GB，高分辨率增至11-17GB。总推理峰值10-15GB，训练需15GB+。
结论：我们的硬件可支持。
7. 开源项目教程部署安装
安装Grounded-Segment-Anything教程
关键步骤：
准备Python 3.8+、PyTorch 1.7+、TorchVision 0.8+，推荐CUDA GPU。
下载仓库：git clone https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything。
安装依赖：pip install -e segment_anything；pip install -e GroundingDINO；pip install --upgrade diffusers[torch]。
下载模型权重：Grounding DINO (swint_ogc.pth)、SAM (vit_h_4b8939.pth)等。
首先，确保环境：安装PyTorch（支持CUDA）。克隆仓库并设置环境变量（如非Docker：export AM_I_DOCKER=False）。逐步安装组件：Segment Anything、Grounding DINO、Diffusers。下载预训练权重置于相应路径。运行demo验证，如grounded_sam_demo.py。
8. 开始
进
https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything看怎么安装。好像找到了。
