Awesome GitHub RepositoriesInteractive Segmenters

IOPaint is an AI image editor and Stable Diffusion inpainting tool providing a web interface for removing objects and replacing image content. It utilizes latent diffusion image processing to synthesize high-resolution replacements for erased sections of an image. The project features a specialized AI background remover for isolating subjects and an AI image upscaler that employs super-resolution models for general photos and anime artwork. The software covers a broad range of capabilities including image segmentation for object isolation, face restoration for improving facial details, and t

This project is a computer vision system for object segmentation and tracking across images and videos. It employs models capable of identifying and masking objects using text prompts, bounding boxes, click points, or image exemplars. The system differentiates itself through memory-based video tracking and shared-memory architectures that maintain consistent object identities over time. It supports multi-object processing in single computation passes to increase frame throughput and utilizes iterative refinement to correct segmentation boundaries through sequential prompts. The software also

Acest proiect este un framework de segmentare a imaginilor multi-modal și un model de viziune text-to-mask. Acesta servește ca un segmentator vizual bazat pe SAM, conceput pentru a izola obiecte distincte în imagini și video prin convertirea prompt-urilor în limbaj natural și a altor input-uri în măști semantice la nivel de pixel. Sistemul funcționează ca un framework de segmentare a imaginilor multi-modal care integrează semnale text, imagine și audio pentru a genera măști. Include un tracker interactiv de obiecte video care izolează și urmărește entitățile vizuale în cadrele video folosind imagini de referință sau interogări textuale. Framework-ul oferă capabilități pentru etichetarea semantică a imaginilor, atribuind nume de categorii măștilor printr-un vocabular predefinit. De asemenea, suportă editarea interactivă a imaginilor prin memoria istoricului sesiunii și se referă la potrivirea caracteristicilor pentru a extrage obiecte pe baza regiunilor din imaginea de referință.

ISAT with Segment Anything is a desktop application designed for computer vision data labeling and interactive image segmentation. It provides a semi-automatic annotation suite that accelerates the creation of object masks, polygons, and metadata for training datasets. The application translates user actions into spatial constraints through interactive visual prompting with clicked points and bounding boxes, as well as text-based prompts. It operates via a model-agnostic inference pipeline that interchanges multiple vision and language backbone networks through a unified adapter layer. A desk