模型SAM 3 / SAM3.1
SAM3
SAM3（Segment Anything Model 3）是Meta研究院开发并开源的视觉分割基础模型，是SAM系列的迭代版本。该模型支持通过点、框、掩码及自然语言等多种提示方式驱动图像分割，具备零样本泛化能力，可在无需针对特定任务微调的情况下对图像中的任意对象进行精准分割，适用于医学影像、自动驾驶、视频理解等多种视觉感知场景。
核心事实
时间轴 (近 90 天)
10月13日
FastBench 采用轨迹驱动数据流水线构建，包含四个步骤：从高帧率片段生成QA、过滤低帧率可答问题、使用SAM3与CoTracker3做轨迹答案验证、三轮人工检查。
待验证50%
10月13日
SAM3 是 Meta 分割一切模型系列的新一代版本，支持基于文本提示的开放词汇分割与视频目标跟踪。
待验证50%
9月24日
使用图像掩码并未提升重建质量，伪影依旧存在甚至更明显，但最终文件体积缩小约50%
待验证50%
全部知识事实 (6)
已验证
SAM3是SAM系列的第三代产品，核心突破在于将分割能力从静态图像延伸到动态视频并引入自然语言理解能力
65%待验证SAM3的零样本能力基于视觉-语言对齐训练，通过语义嵌入空间构建实现对未见过类别的泛化
90%待验证SAM3采用基于Transformer的时序建模架构，通过跨帧注意力机制（Cross-frame Attention）维持目标的语义一致性
85%待验证FastBench 采用轨迹驱动数据流水线构建，包含四个步骤：从高帧率片段生成QA、过滤低帧率可答问题、使用SAM3与CoTracker3做轨迹答案验证、三轮人工检查。
50%待验证SAM3 是 Meta 分割一切模型系列的新一代版本，支持基于文本提示的开放词汇分割与视频目标跟踪。
50%待验证使用图像掩码并未提升重建质量，伪影依旧存在甚至更明显，但最终文件体积缩小约50%
50%