मास्क2फॉर्मर के साथ छवि में क्या है यह पता लगाने के लिए एआई का उपयोग करना!  जब छवि विभाजन की बात आती है तो संभावनाओं की दुनिया होती है, और उन्हें अनलॉक करने में आपकी मदद करने के लिए Mask2Former यहां है। इस गाइड में, मैं आपको यूनिवर्सल इमेज सेगमेंटेशन के लिए इस अद्भुत AI मॉडल का उपयोग करके दिखाऊंगा। मैं आपको दिखाऊंगा कि इसके इनपुट और आउटपुट को कैसे समझें, और कोड का उपयोग करके इसके साथ कैसे इंटरैक्ट करें। मॉडल को उच्च स्थान दिया गया है  , और हम यह भी देखेंगे कि हम इस प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग कैसे समान मॉडल खोजने के लिए कर सकते हैं और यह तय कर सकते हैं कि हमें कौन सा पसंद है।   कोडेक्स को दोहराएं  चलो शुरू करें।  मास्क2फॉर्मर मॉडल के बारे में  Mask2Former, द्वारा विकसित  , एक AI मॉडल है जिसे यूनिवर्सल इमेज सेगमेंटेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह छवियों को बड़ी सटीकता के साथ खंडित करने में आपकी मदद करता है, और इसके अनुप्रयोग ऑब्जेक्ट डिटेक्शन से लेकर इमेज एडिटिंग तक होते हैं।   फेसबुक रिसर्च  मास्क2फॉर्मर मॉडल के इनपुट और आउटपुट को समझना  इससे पहले कि हम Mask2Former का उपयोग करें, इसके इनपुट और आउटपुट को समझने के लिए कुछ समय लेते हैं।  इनपुट  Mask2Former को केवल एक इनपुट की आवश्यकता है:    : यह विभाजन के लिए इनपुट छवि है। आउटपुट पैनॉप्टिक सेगमेंटेशन (टॉप), इंस्टेंस सेगमेंटेशन (मध्य), और सिमेंटिक सेगमेंटेशन (बॉटम) का संयोजन होगा। छवि फ़ाइल  आउटपुट  Mask2Former मॉडल का आउटपुट स्कीमा इस प्रकार है:   { "type": "array", "items": { "type": "object", "properties": { "file": { "type": "string", "format": "uri", "x-order": 0 }, "text": { "type": "string", "x-order": 1 } } }, "x-cog-array-type": "iterator" }  अब जब हमें इनपुट और आउटपुट की बेहतर समझ हो गई है, तो चलिए वास्तव में मॉडल का उपयोग करते हैं।  Mask2Former मॉडल का उपयोग करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका  प्रतिकृति पर मॉडल के डेमो के साथ इंटरैक्ट करें  यदि आप कोडिंग के लिए तैयार नहीं हैं, तो आप उनके यूआई के माध्यम से प्रतिकृति पर मॉडल के "डेमो" के साथ सीधे बातचीत कर सकते हैं। मॉडल के मापदंडों के साथ खेलने और कुछ त्वरित प्रतिक्रिया और सत्यापन प्राप्त करने का यह एक अच्छा तरीका है। यदि आप कोडिंग का उपयोग करना चाहते हैं, तो यह गाइड आपको बताएगी कि मॉडल के रेप्लिकेट एपीआई के साथ कैसे इंटरैक्ट करें।  चरण 1: Node.js क्लाइंट स्थापित करें  सबसे पहले, आपको Node.js क्लाइंट इंस्टॉल करना होगा:   npm install replicate  चरण 2: अपने एपीआई टोकन से प्रमाणित करें  अगला, अपने एपीआई टोकन को कॉपी करें और इसे पर्यावरण चर के रूप में सेट करके प्रमाणित करें:   export REPLICATE_API_TOKEN=[token]  चरण 3: मॉडल चलाएँ  अब, आप निम्न कोड का उपयोग कर मॉडल चला सकते हैं:   import Replicate from "replicate"; const replicate = new Replicate({ auth: process.env.REPLICATE_API_TOKEN, }); const output = await replicate.run( "facebookresearch/mask2former:97c0c2edeeb7c120c2859dca4fdee58d185131f79c857ba519e3a5cb7cdd7c66", { input: { image: "your_input_image_here" } } );  चरण 4: वेबहुक सेट अप करें (वैकल्पिक)  पूर्वानुमान पूर्ण होने पर कॉल किए जाने के लिए आप एक वेबहुक URL निर्दिष्ट कर सकते हैं। यदि आप अतुल्यकालिक रूप से अपडेट प्राप्त करना चाहते हैं तो यह उपयोगी हो सकता है। यहां वेबहुक सेट अप करने का एक उदाहरण दिया गया है:   const prediction = await replicate.predictions.create({ version: "97c0c2edeeb7c120c2859dca4fdee58d185131f79c857ba519e3a5cb7cdd7c66", input: { image: "your_input_image_here" }, webhook: "https://example.com/your-webhook", webhook_events_filter: ["completed"] });  अधिक जानकारी के लिए, प्रतिकृति पर वेबहूक डॉक्स पर एक नज़र डालें।  इसे आगे ले जाना - प्रतिकृति कोडेक्स के साथ अन्य छवि विभाजन मॉडल ढूँढना  इमेज सेगमेंटेशन सहित विभिन्न रचनात्मक जरूरतों को पूरा करने वाले एआई मॉडल की खोज के लिए रेप्लिकेट कोडेक्स एक शानदार संसाधन है। यह प्रतिकृति पर सभी मॉडलों का पूरी तरह से खोजा जा सकने वाला, फ़िल्टर करने योग्य, टैग किया गया डेटाबेस है, और आपको मॉडल की तुलना करने और कीमत के आधार पर छाँटने या निर्माता द्वारा अन्वेषण करने की भी अनुमति देता है। यह मुफ़्त है, और इसमें एक डाइजेस्ट ईमेल भी है जो नए मॉडल आने पर आपको सचेत करेगा ताकि आप उन्हें आज़मा सकें।  यदि आप Mask2Former के समान मॉडल खोजने में रुचि रखते हैं...  चरण 1: प्रतिकृति कोडेक्स पर जाएँ  वहां जाओ  समान मॉडलों के लिए अपनी खोज शुरू करने के लिए।   कोडेक्स को दोहराएं  चरण 2: खोज बार का उपयोग करें  "छवि विभाजन" या "ऑब्जेक्ट डिटेक्शन" जैसे विशिष्ट कीवर्ड वाले मॉडल खोजने के लिए पृष्ठ के शीर्ष पर खोज बार का उपयोग करें। यह आपको आपकी खोज क्वेरी से संबंधित मॉडलों की एक सूची दिखाएगा।   चरण 3: परिणाम फ़िल्टर करें  खोज परिणाम पृष्ठ के बाईं ओर, आपको कई फ़िल्टर मिलेंगे जो मॉडलों की सूची को कम करने में आपकी सहायता कर सकते हैं। आप प्रकार (इमेज-टू-इमेज, टेक्स्ट-टू-इमेज, आदि), लागत, लोकप्रियता, या यहां तक कि विशिष्ट रचनाकारों द्वारा मॉडल द्वारा फ़िल्टर और सॉर्ट कर सकते हैं।  इन फ़िल्टरों को लागू करके, आप उन मॉडलों को ढूंढ सकते हैं जो आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं के अनुरूप हों। उदाहरण के लिए, यदि आप एक छवि विभाजन मॉडल की तलाश कर रहे हैं जो सबसे लोकप्रिय है, तो आप बस खोज कर सकते हैं और फिर लोकप्रियता के आधार पर छाँट सकते हैं।  निष्कर्ष  इस गाइड में, हमने यूनिवर्सल इमेज सेगमेंटेशन के लिए मास्क2फॉर्मर मॉडल की शक्ति और कोड का उपयोग करके इसके साथ कैसे इंटरैक्ट किया जाए, इसकी खोज की। हमने यह भी चर्चा की कि समान मॉडल खोजने और उनके आउटपुट की तुलना करने के लिए रेप्लिकेट कोडेक्स में खोज और फ़िल्टर सुविधाओं का लाभ कैसे उठाया जाए, जिससे हम एआई-संचालित छवि विभाजन की दुनिया में अपने क्षितिज को व्यापक बना सकें।  मुझे उम्मीद है कि इस गाइड ने आपको एआई की रचनात्मक संभावनाओं का पता लगाने और अपनी कल्पना को जीवंत करने के लिए प्रेरित किया है। अधिक ट्यूटोरियल, नए और बेहतर   मॉडल पर अपडेट, और अपने अगले रचनात्मक प्रोजेक्ट के लिए प्रेरणा के धन के लिए सब्सक्राइब करना न भूलें। एआई  आप मुझे फॉलो भी कर सकते हैं  अधिक एआई-संबंधित सामग्री के लिए।   ट्विटर  यहाँ भी प्रकाशित हुआ।

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Mask2Former और यूनिवर्सल इमेज सेगमेंटेशन का परिचय

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