什么是Seg2Any

Seg2Any 简介

Seg2Any 是由复旦大学与 HiThink Research 合作提出的 开放集分割掩码到图像生成（Segmentation‑Mask‑to‑Image, S2I）‍ 框架，旨在实现 精确形状控制 与 语义一致性 的图像合成。该工作在 2025 年 5 月以论文《Seg2Any: Open‑set Segmentation‑Mask‑to‑Image Generation with Precise Shape and Semantic Control》公开。

关键技术与创新点

• 空间布局与语义指导解耦
  将分割掩码条件拆分为
  1. 区域语义（通过语义对齐注意力掩码实现，确保生成内容遵循对应文本提示）
  2. 高频形状（以稀疏实体轮廓图形式编码，提供细粒度的边界信息）。
• 多模态遮罩注意力
  融合视觉、文本与形状三种模态的注意力机制，使模型在生成时能够同时考虑空间结构和语义信息。
• 属性隔离注意力掩码
  防止多实体场景中属性泄漏，保证每个实体的颜色、纹理等属性仅受自身描述约束。
• 大规模数据支撑
  构建 SACap‑1M 数据集，包含 100 万张图像、590 万个分割实体及详细区域描述；并推出 SACap‑Eval 基准用于评估 S2I 生成质量。
• 性能表现
  在开放集与封闭集 S2I 基准上均取得 SOTA（state‑of‑the‑art）成绩，尤其在实体的细粒度空间控制和属性一致性方面显著优于 DreamRender、3DIS、EliGen 等已有方法。

适用场景

• 内容创作：根据分割掩码和文字描述生成高质量、结构可控的图像（如游戏场景、虚拟现实素材）。
• 数据增强：为分割模型提供多样化、语义丰富的合成图像，提升下游任务的鲁棒性。
• 交互式编辑：用户可通过编辑掩码或修改文本提示，实现对生成图像的精细调控。

关键链接

• 论文（arXiv）‍： https://arxiv.org/abs/2506.00596
• PDF 下载（英文）‍： https://arxiv.org/pdf/2506.00596v1.pdf
• PDF 下载（中文翻译）‍： https://www.xueshuxiangzi.com/downloads/2025_6_3/2506.00596.pdf
• 项目/代码（若公开）‍：可在作者的 GitHub 主页或论文附录中查找（搜索关键词 “Seg2Any GitHub”）

简要结论：Seg2Any 通过将分割掩码的空间形状与语义信息分离，并引入多模态注意力与属性隔离机制，实现了在开放集环境下的高质量、可控图像生成，为后续的视觉内容创作与数据增强提供了强大的技术支撑。