Sa2VA环境搭建推理测试

引子

Sa2VA模型通过结合SAM-2和LLaVA，将文本、图像和视频统一到共享的LLM标记空间中，能够在少量指令微调下执行多种任务，如图像/视频对话、指称分割和字幕生成。该模型在视频编辑和内容创作中展现出强大的性能，在相关基准任务中达到了SOTA水平。OK，那就让我们开始吧。

一、模型介绍

Sa2VA 模型通过结合基础视频分割模型 SAM-2 和高级视觉语言模型 LLaVA，将文本、图像和视频统一到共享的 LLM 标记空间中。这种架构设计使得 Sa2VA 能够在最少指令微调的情况下，执行多种任务，包括图像对话、视频对话、图像指称分割、视频指称分割和基于单次指令调整的字幕生成。

Sa2VA 在多个实际应用中展示了其强大的性能和潜力，其能够与用户进行自然语言交互，理解和生成与图像和视频内容相关的对话；在复杂视频场景中，准确分割用户指称的对象，因此非常适用于视频编辑、内容创作等场景。Sa2VA 具备 Qwen2-VL 和 InternVL2.5 所缺乏的视觉提示理解和密集对象分割能力，并且在图像和视频基础和分割基准上都实现了 SOTA 性能。

二、环境搭建

模型下载

https://huggingface.co/ByteDance/Sa2VA-4B/tree/main

代码下载

git clone https://github.com/magic-research/Sa2VA.git

docker run -it -v /datas/work/zzq/:/workspace --gpus=all pytorch/pytorch:2.4.0-cuda12.4-cudnn9-devel bash

cd /workspace/Sa2VA/Sa2VA-main

pip install mmcv==2.2.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu121/torch2.4/index.html

cd demo

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

三、推理测试

python demo.py example/ --model_path Sa2VA-4B/ --work-dir output --text "Please describe the video content." --select 2