Meta SAM3 开源：30 毫秒分割百物体，性能翻倍碾压同类 

今天来介绍下Meta新开源的SAM3，更强的分割效果。

SAM3是 Meta 推出的新一代全能视觉模型，核心是根据文本、图片等 “概念指令”，精准分割图像 / 视频中的目标物体，还能延伸至 3D 重建，从 “指哪分哪” 升级为 “说哪分哪”。

Meta SAM3 开源：30 毫秒分割百物体，性能翻倍碾压同类

• 支持开放词汇分割，能听懂文本、匹配示例图，无需预训练标签，应对无限新概念。
• 性能翻倍且速度快，30 毫秒处理百物体图像，近实时跟踪视频目标，准确率远超同类模型。
• 突破 2D 局限，同步推出 SAM3D，可从单张照片重建物体 3D 模型、还原人体 3D 姿势。
  

Meta SAM3 开源：30 毫秒分割百物体，性能翻倍碾压同类

• 项目地址：https://github.com/facebookresearch/sam3
• 在线体验：https://www.aidemos.meta.com/seg ... /convert-body-to-3d
  

• 插件地址：https://github.com/PozzettiAndrea/ComfyUI-SAM3
  

模型我发到网盘了，下载sam3，放到models目录下就行。

Meta SAM3 开源：30 毫秒分割百物体，性能翻倍碾压同类

本地就像我这样就行

Meta SAM3 开源：30 毫秒分割百物体，性能翻倍碾压同类

工作流已发Runninghub，前往体验or下载：

• 最新Sam3遮罩提取：https://www.runninghub.cn/post/1 ... iteCode=kol01-rh024
  

Meta SAM3 开源：30 毫秒分割百物体，性能翻倍碾压同类

工作流不复杂，这里提供两种获取遮罩的方式

第一种就是纯粹的语义风格，通过输入英文提示词就行，

Meta SAM3 开源：30 毫秒分割百物体，性能翻倍碾压同类

然后在SAM3 Segmentation节点里面，调整max_detections的值来限制识别的人数，默认是-1，识别所有，我这是设置1，就只识别1个。

第二种方案是通过点标记，这个也算是一个新节点。

Meta SAM3 开源：30 毫秒分割百物体，性能翻倍碾压同类

鼠标左键绿点表示选中，右键红点表示不要，和以前那个点识别差不多。

这样就可以提取出来，遮罩了，效果还是挺好用。

我测试下来，发现虽然提示词语义是加强了，就是稍微复杂一些的提示词也可以用比如

但是也就局限这样，再复杂点的就不行了。

不过识别的速度非常快，特别是第一次加载后，后面识别超快，这点还是点赞的。

大家如果没有本地 ComfyUI 环境，或者本地显卡配置低于 16G 的，可以使用嘟嘟部署的仙宫云镜像，可直接加载使用。后续分享的工作流都会更像到镜像中，一周更新一次，方便大学学习。

目前整合了2个镜像，一个是Flux绘图用的，另外一个是针对视频模型的，之所以分开是一些模型兼容问题，分开比较好处理。

镜像名称：嘟嘟AI绘画趣味学

Meta SAM3 开源：30 毫秒分割百物体，性能翻倍碾压同类

Meta SAM3 开源：30 毫秒分割百物体，性能翻倍碾压同类

云平台镜像地址：

https://www.xiangongyun.com/image/detail/d961a7dc-ade3-4bd5-a7c6-92ac49ff5e4b?r=37BCLY

https://www.xiangongyun.com/image/detail/81716d29-4461-4b0b-ba4b-7b9b7dd569d3?r=37BCLY