一次交互，「分割+识别+解释+描述」全搞定，同时支持图像、视频和长视频，文本&Mask同时输出！

　　由港中文MMLab、港理工、北京大学等机构开源的PAM（Perceive Anything Model）模型，能够在保留SAM2分割一切、追踪一切能力的基础上，同时输出丰富的语义信息。

　　为了训练这样一个强大的模型，PAM团队还构建了一个超大规模高质量训练数据集：拥有150万个图像区域+60万个视频区域标注

　　实验结果表明，PAM仅使用3B参数，就在多个图像和视频理解基准上全面刷新或逼近SOTA，且具备更优的推理效率和显存占用，真正实现性能与轻量的统一。

　　但它也有一个明显的局限：无法提供定位目标的任何语义信息（比如物体是什么、有何功能、处于什么状态等）。

　　一些最新的Video LLM模型尝试结合VLM和SAM2的强大视觉提示能力，进行视频理解。然而：

　　这些模型往往无法直接输出分割结果，或需要额外接入segment模型，流程复杂；模型体量通常非常庞大，对计算资源要求高，不适用于轻量化、快速响应的实际场景（如AR/VR、移动端推理等）。

　　而PAM（Perceive Anything Model）既保留了SAM2在图像和视频中分割、追踪一切物体的能力，同时可以输出丰富的语义信息：

　　对于图片，用户通过或者拖拽矩形框选中一个物体，PAM可以完成分割的同时，输出该物体的类别+解释+描述的详细语义信息！

　　而对于长视频，PAM在追踪分割用户选中物体的同时，会根据事件的变化，动态地输出流式描述，类似实时字幕

　　通过SAM2分割骨架+Semantic Perceiver+LLM并行解码，在保证轻量高效的前提下，实现了分割mask和语义信息并行输出的图像/视频区域级理解。

　　基于此方法，PAM只使用了1.5B/3B参数的LLM head，就可以输出非常丰富和鲁棒的语义信息。

　　为支撑PAM的训练，构建了一个大规模、多层次、高密度的图像与视频语义标注数据集，覆盖分类、解释、描述、时序事件等多个维度：

　　使用SoM（Set of Masks）方法精准定位目标区域**，结合强大的闭源VLM（如GPT-4o）生成三类语义信息：

　　对每段视频抽取6关键帧，合成为Storyboard格式的高分辨率图像；使用SoM高亮目标区域，作为提示引导；利用闭源VLM进行多帧联合推理，生成细节丰富、时间感知强的事件描述。

　　将长视频切分为多个连续不重叠的事件片段每段片段重复Storyboard流程；并在生成描述时递归引入前一段文字内容，让字幕连贯衔接，保证上下文一致性。

　　可以看到，PAM-3B在PACO基准测试中达到最佳性能，超过先前最佳模型3.2%以上，并在LVIS基准测试中，就语义IoU而言，超越了当前SOTA模型DAM-8B。

　　此外，PAM首创了区域级的流式视频字幕能力，不仅能持续描述一个物体的行为，还能在连续事件中保持高度语义一致性，展现了强大的实际应用潜力。

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