Meta SAM 3와 SAM 3D 심층 분석: 이미지 배경 제거부터 3D 모델링까지

SAM 3는 2025년 11월 Meta에서 출시될 예정이며, 이미지와 비디오의 객체 감지, 분할 및 추적에 중점을 둡니다. . SAM 3 도입 "개념 세분화를 촉진할 수 있다" 새로운 임무. 이 작업의 핵심은 사용자가 개념 프롬프트(예: 간단한 명사구 또는 이미지 예제)를 입력으로 사용할 수 있도록 하는 것이며, 모델은 개념과 일치하는 이미지 또는 비디오의 모든 객체 인스턴스의 분할 마스크를 식별하고 반환합니다. 이는 세분화 작업을 과거 포인트 앤 클릭 상호 작용에서 개념 자체에 대한 이해로 업그레이드합니다.

'클릭'부터 '콘셉트'까지

Meta SAM3의 클릭 로직은 시각적 프롬프트에서 언어와 시각 간의 정확한 연결로 발전했습니다.

• SAM 1/SAM 2 제한 사항: SAM 1 및 SAM 2는 주로 수동으로 배치한 클릭, 상자 또는 마스크와 같은 시각적 신호에 의존하며 일반적으로 한 번에 하나의 개체 인스턴스만 분할할 수 있습니다. SAM 2는 속도와 비디오 처리 기능이 향상되었지만 텍스트 지침을 기반으로 작업을 수행하기 위한 텍스트 설명에 대한 의미론적 이해가 여전히 부족합니다.
• SAM 3 혁신: SAM 3의 핵심은 지원입니다. 사용자가 간단한 명사구를 입력할 수 있도록 개방형 어휘 지원 ( 예: "노란색 스쿨버스" 또는 "줄무늬 고양이") 또는 이미지 예시를 프롬프트로 제공하여 언어와 특정 비전 간의 정확한 연결을 달성합니다.

다중 인스턴스 분할 및 추적 기능

SAM 3은 할 수 있습니다 이미지 또는 비디오에서 개념의 모든 인스턴스를 동시에 감지, 분할 및 추적합니다. , 일치하는 각 객체에 대한 고유 ID와 마스크를 반환합니다. 한 번에 하나의 물체만 분할할 수 있는 SAM 1과 비교하면 매우 획기적인 개선입니다.

성능 및 데이터 확장

SAM 3의 획기적인 발전은 Llama 3.2v를 기반으로 하는 AI 주석자, SAM 모델 및 다중 모드 LLM(대형 언어 모델)을 결합한 Meta의 혁신적인 인간-기계 협업 데이터 엔진 덕분입니다. 이 자동화된 프로세스를 통해 Meta는 400만 개가 넘는 고유한 개념과 14억 개의 합성 마스크가 포함된 대규모 SA-Co 훈련 세트를 만들었습니다. 제로 샘플 분할 벤치마크 테스트에서 SAM 3 달성 기존 시스템에 비해 대폭 개선 。

3D 세계로 확장

SAM 1 및 SAM 2 공간이나 부피에 대한 이해 부족 , SAM 3 및 해당 3D 모델 SAM 3D는 단일 2D 이미지의 텍스트를 사용하여 3D 메시 모델과 인간 자세를 재구성할 수 있습니다. SAM 시리즈의 기능을 3차원 인식 분야로 확장 。

개념적 수준의 기본 시각적 모델로서 SAM 3의 애플리케이션은 단순한 픽셀 연산에서 복잡한 、 전문가 수준의 콘텐츠 제작 워크플로에서 SAM 3은 다음과 같은 경우에 특히 유용합니다. 이미지 디백킹 및 처리량이 높은 상업 콘텐츠 처리에 있어서 파괴적인 가치를 보여줍니다.

복잡한 모발 가닥과 반투명한 등 제거

기존의 이미지 분할 도구는 털이 많은 가장자리, 반투명 유리 또는 날아다니는 머리카락과 같이 미묘하고 대비가 낮은 경계를 처리할 때 실패하는 경우가 많습니다. "분할의 악몽" , SAM 3의 기술적 혁신은 다음과 같은 과제를 직접적으로 해결합니다.

• 정확한 경계 및 윤곽 캡처: SAM 3의 성능 이점은 다음을 생성하는 능력에 있습니다 . 더 날카로운 모서리, 더 정확한 윤곽 , 더 나은 물체 분리를 달성하면 서로 접촉되어 있는 물체도 효과적으로 구별할 수 있습니다.
• 저대비 디테일 극복: 처리 중인 모델 얇고 작으며 대비가 낮고 가려진 물체 머리카락 , 푹신한 가장자리 또는 유리의 굴절 영역은 대비가 낮은 디테일인 경우가 많습니다. SAM 3는 이러한 복잡한 경계를 배경과 보다 안정적으로 분리하여 전문가 수준의 인물 사진 제거 또는 제품 이미지 세부 정보 추출을 거의 자동으로 수행합니다.

그림자와 반사의 지능적인 보존

전문 사진 및 전자 상거래 이미지 처리에서는 물체가 분할되어 있지만 이에 수반되는 자연스러운 그림자와 지면 반사는 시각적 현실을 유지하는 핵심 요소입니다. SAM 3가 달성한 고정밀 분할은 "스마트 보존"을 달성하기 위한 전제 조건을 만듭니다.

• 물체 및 환경 요인 분석: SAM 3는 개념을 통해 세분화 기능을 촉진합니다. 사용자 입력의 개념을 정확하게 정의하고 세분화합니다. 주변의 빛과 그림자 효과보다는 .
• 높은 충실도는 사실성을 유지합니다. 경계 정확도의 별 5개 성능 덕분에 SAM 3는 그림을 그릴 수 있습니다. 픽셀 단위의 정확한 마스킹 , 실수로 물체의 경계에 그림자나 반사가 잘리는 것을 방지합니다. 이렇게 매우 높은 분리 정확도를 통해 이미지 디자이너는 원래의 주변 조명과 그림자 효과를 유지하면서 개체를 새로운 배경으로 원활하게 교체할 수 있어 이미지 합성의 사실적인 품질이 크게 향상됩니다.

일괄 제품 이미지 처리

대규모 SKU 재고가 있는 전자 상거래 플랫폼이나 소매 산업의 경우 수백만 개의 제품 이미지를 수동으로 기억하고 분류하는 것은 매우 리소스 집약적인 작업입니다. SAM 3의 개방형 어휘 개념 분할은 일괄 처리 논리를 완전히 바꿉니다.

• 원클릭 다중 인스턴스 인식: SAM 3를 사용하면 사용자는 더 이상 각 이미지의 각 개체에 대해 수동으로 클릭하거나 프레임을 그릴 필요가 없습니다. 단순히 컨셉 프롬프트(예: "전체 흰색 운동화")와 모델을 입력하기만 하면 됩니다 . 이미지 또는 비디오에서 이 개념의 모든 인스턴스를 동시에 감지, 분할 및 추적합니다. .
• 고성능 자동화된 작업 흐름: 이 기능을 통해 대규모 자동 주석이 가능해집니다. 예를 들어, 소매업체는 해당 제품이 동일한 이미지에 단독으로 표시되는지 또는 여러 개로 표시되는지에 관계없이 전체 제품 카탈로그에서 모든 "시계" 또는 "가구"를 자동으로 분류하도록 시스템에 지시할 수 있습니다.

SAM 3D(Segment Anything 3D)는 시각 AI 분야에서 Meta의 주요 발전입니다. 핵심 목표는 전통적인 방식을 변화시키는 것입니다. 2차원 이미지 분할 및 이해 능력이 3차원 공간 재구성 및 인식으로 확장됩니다. 이는 "물체가 어디에 있는지 아는 것"(2D 분할)에서 "물체가 어떻게 생겼는지 이해하는 것"(3D 기하학 및 모양)으로 머신 비전을 더욱 발전시킵니다.

2D에서 3D로의 다리

SAM 3D의 가장 큰 혁신은 초기 AI 모델 생성과 인간 주석자 평가를 결합한 인간-기계 협업 데이터 엔진 수정된 루프 프로세스는 거의 100만 개의 이미지와 약 300만 개의 메시 모델을 포함하는 대규모 3D 주석 데이터베이스를 성공적으로 생성하여 단 하나의 자연 이미지 또는 사진의 특징으로 특징을 재구성할 수 있게 했습니다. 높은 충실도와 질감 3D 모델은 2D 평면과 3D 3차원 세계 사이의 차원 장벽을 효과적으로 허물어 오랫동안 컴퓨터 비전 분야를 괴롭혀온 "처음부터 대규모의 고품질 3D 데이터 생성" 문제를 해결합니다.

공간의 분할

SAM 3D의 기술은 단순히 생성에만 그치지 않습니다. 시각적으로 신뢰할 수 있는 모델 , 더 중요한 것은 다음과 같은 목적에 적합하다는 것입니다. 공간구조의 상세한 추론과 기하학적 재구성 , 이 기능을 통해 복잡한 실제 시나리오를 처리할 수 있습니다.

• 폐색 및 추론 이해: 원본 이미지에서 항목의 후면이 보이지 않거나 심하게 가려져 있는 경우에도 SAM 3D는 심층 추론 및 기하학적 재구성 , 믿을 수 있고 이해할 수 있는 3D 개체를 복원합니다. 예: 전투기 날개의 일부만 촬영되었지만 모델은 여전히 왼쪽과 오른쪽 대칭 날개를 완전히 생성할 수 있습니다.
• 제로 임계값 3D 콘텐츠 생성: SAM 3D 기능을 통해 사용자는 사진을 찍은 다음 SAM 모델 웹 페이지의 이미지에 있는 대상 항목을 클릭하기만 하면 3D 모델링을 수행할 수 있습니다. 3D 콘텐츠 제작에 소요되는 시간과 비용을 대폭 절감 .
• 실제 적용: Meta는 SAM 3D의 실시간 3D 재구성 기능을 Facebook Marketplace의 "View in Room" 기능에 적용하여 소비자가 구매 전 제품의 3D 모델을 자신의 실제 공간에 즉시 투사하여 미리 볼 수 있도록 했습니다. 이 능력은 AR/VR, 게임 개발, AI 로봇 등 공간 이해가 필요한 분야에서도 핵심 기반을 마련합니다.

AI 모델 가져오기는 순전히 실험적인 기능에서 워크플로 효율성을 최적화하고 복잡한 작업을 자동화하기 위한 핵심 전략으로 전환되었습니다. Meta의 SAM 3 및 생태계 설계는 고급 시각적 이해 기능을 일상적인 작업 흐름에 통합할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다.

WebUI 및 플러그인 통합

로우 레벨 코드를 작성할 필요가 없는 콘텐츠 제작자, 디자이너 또는 3D 아티스트의 경우 SAM 3 및 SAM 3D의 핵심 기능을 그래픽 사용자 인터페이스 및 플러그인 프로그램을 통해 직접 호출할 수 있어 복잡한 분할 및 재구성 작업이 단순화됩니다.

• 실시간 상호 작용 및 3D 자산 생성: Meta는 사용자가 Segment Anything Playground의 웹 버전을 출시했습니다 . 프로그래밍 배경이 필요하지 않습니다 를 사용하면 사진이나 비디오를 직접 업로드하여 텍스트 프롬프트를 통해 개체를 분류하고 추적할 수 있습니다. 이 제로 임계값 3D 모델 생성 환경은 원래 복잡했던 3D 모델링 작업 흐름을 크게 단순화합니다.
• 시각적 실험 및 프로토타이핑: Roboflow는 사용자가 자신의 데이터를 업로드하고, SAM 3의 분할 기능을 테스트하고, 코딩을 시작하기 전에 신속하게 확인할 수 있도록 마스크를 반환할 수 있는 Roboflow Playground와 같은 무료 도구도 제공합니다.
• 정확한 텍스트 기반 제어: 이 플러그인을 사용하면 사용자는 자연어 텍스트 프롬프트(예: "사람", "자동차" 또는 "하늘")를 사용하여 개방형 어휘 분할을 수행할 수 있습니다 . 고도로 맞춤화된 이미지 제어를 달성하기 위해 후속 프로세스에서 정밀한 분할 마스크가 사용됩니다. .

Python 스크립트 자동화

처리가 필요한 경우 대규모 데이터 또는 AI 기능을 기존 소프트웨어 시스템에 통합 개발자에게는 Python 스크립트와 API를 통한 직접 자동화가 선호되는 솔루션입니다.

• 인프라 관리 우회: SAM 3 모델의 규모가 크기 때문에 자체 관리에는 비용이 많이 들 수 있습니다. Roboflow와 같은 플랫폼에서 제공하는 API 서비스를 통해 개발자는 워크플로를 배포하고 Python 스크립트를 사용하여 HTTP 요청을 보내 SAM 3 작업 수행 , 이를 통해 서버리스 아키텍처의 신속한 배포와 대규모 호출을 달성합니다.
• 타사 패키지 통합: SAM 3 모델은 오픈 소스로 제공되었으며 Ultralytics Python과 같은 주류 컴퓨터 비전 프레임워크에 통합되고 있습니다. 개발자는 단순화된 Python 구문을 사용하여 개념 분할, 비디오 추적, 시각적 단서 등의 작업을 수행함으로써 기존 데이터 과학 환경으로 가져오는 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다.
• 데이터 주석 작업 흐름 가속화: SAM 3의 가장 영향력 있는 자동화는 데이터 주석입니다. 개발자는 SAM 3의 텍스트 프롬프트 개념 분할 기능을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다 . 간단한 명사를 통해 ( 예: "창고의 상자" 또는 "태양광 패널") 이미지 또는 비디오의 모든 인스턴스에 대해 정확한 마스크를 자동으로 생성하므로 다른 모델 교육을 위한 고품질 데이터세트를 훨씬 빠르게 생성할 수 있습니다.
• 사용자 정의 함수 스크립트 개발: 개발자는 SAM 3의 오픈 소스 코드를 사용하여 Python 환경에서 스크립트를 작성할 수 있습니다 . 고도로 전문화된 생성 개인 정보 보호 필터와 같은 애플리케이션: 마스크는 텍스트 프롬프트(예: "얼굴", "번호판")를 통해 생성되고 Python 스크립트는 이러한 마스크를 수신하여 민감한 정보를 자동으로 정확하게 보호합니다.

기존 컴퓨터 비전 도구와 비교했을 때 SAM 3의 가장 큰 차이점은 '픽셀 경계만 식별'에서 '개념 및 공간 깊이 이해'로 향상되었다는 점입니다. 이 변화는 엣지 세밀함, 빛과 그림자 처리, 공간 차원 이해 근본적인 차이점을 가져옵니다.

가장자리 정밀도

기존 분할 도구에서는 일반적으로 사용자가 개체의 대략적인 위치를 정의하기 위해 수동 클릭을 제공해야 했습니다. 이는 본질적으로 기하학적 분할 도구이며 일반적으로 복잡한 세부 사항을 처리할 때 제대로 작동하지 않습니다.

• 기존 모델의 한계: 기존 모델은 얇고 작으며 대비가 낮거나 가려진 개체를 처리할 때 성능이 좋지 않습니다. 물체가 서로 접촉하면 정확하게 분리하는 것도 어렵습니다.
• SAM 3의 혁신: SAM 3의 핵심은 개념 분할에 있습니다. 단순히 시각적인 단서가 아닌, 사용자가 정의한 개념 자체를 말로 이해할 수 있습니다. SAM 3는 수백만 가지 고유한 개념에 대해 교육을 받았기 때문에 가장자리를 더 명확하게 만들고 윤곽을 더 정확하게 그릴 수 있으며 서로 닿는 물체를 더 잘 분리할 수 있습니다. 제로샷 분할 벤치마크 테스트에서는 SAM 3의 평균 정확도는 인간 주석에 가까운 수준에 도달했습니다. .

빛과 그림자의 이해

빛, 그림자 및 반사는 종종 개체 윤곽선과 밀접하게 연결되는 이미지의 저대비 세부 사항입니다. 기존 분할 도구는 경계 정밀도가 부족하여 객체 자체를 그림자나 반사와 완벽하게 구별하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

• 기존 모델 처리: 과거 모델은 의미론적 이해가 부족하고 인간 언어를 특정 비전과 정확하게 연결할 수 없습니다. 따라서 객체가 복잡한 조명 환경에 있는 경우 모델은 객체를 정확하게 선택할 수 없습니다.
• SAM 3의 지능적인 분리: "얇고 작으며 대비가 낮은" 세부 정보를 처리하는 SAM 3의 능력은 모델이 물체의 핵심 형상과 그에 수반되는 빛 및 그림자 영역 사이의 경계를 보다 정확하게 구분할 수 있음을 의미하며, 후속 이미지 편집 작업(예: Instagram 비디오의 물체에 특수 효과 또는 테두리 추가)이 가능합니다. 높은 수준의 현실감을 유지 .

공간 차원 이해

이것이 SAM 3D와 모든 기존 2D 분할 도구 간의 가장 근본적인 차이점입니다.

• 기존 모델의 사각지대: 기존 모델은 공간이나 부피에 대한 이해가 부족하고 공간 인식이 필요한 애플리케이션의 요구를 충족할 수 없습니다. 그들은 단지 제공 구조적 정보(어떤 모습인지)가 아닌 위치 정보(어디인지) .
• SAM 3D: SAM 3D는 단일 2D 자연 이미지에서 완전한 질감의 3D 메시 모델과 장면 레이아웃을 재구성할 수 있습니다. 이 기능은 심층적인 추론과 기하학적 재구성 기술을 통해 달성됩니다.

젠에이프(GenApe) 콘텐츠 제작 및 생산성 최적화를 위한 AI 플랫폼 , 강력한 AI 비서가 자동으로 제품 카피, 광고 콘텐츠 및 소셜 게시물을 생성할 수 있으며 맞춤형 키워드 및 게시물 구조를 지원합니다. SAM 3에서 제공하는 정확한 시각적 데이터를 인계받아 해당 사본을 신속하고 일괄적으로 생성, 최적화 및 관리할 수 있습니다. SAM 3와 GenApe의 협업은 AI 콘텐츠 제작에 있어 '인식과 표현'의 완벽한 조합으로, 콘텐츠 제작자가 현실 세계의 객체 이해부터 가상 세계까지 극도로 높은 효율성으로 언어 커뮤니케이션을 실현해 완벽한 워크플로우를 형성할 수 있게 해준다.