Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: edgetam_video · dense
Базовая модель: EdgeTAM
Библиотека: transformers
Опубликована: 13 июл 2026

Ссылки

LibreEdgeTAM

Генерация масокИзображение → mask3 профессии

LibreEdgeTAM — совместимое с Transformers преобразование EdgeTAM для сегментации объектов и генерации масок в видео по подсказкам.

28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

LibreEdgeTAM — преобразованная LibreYOLO версия контрольной точки EdgeTAM от Facebook, доступная через Transformers. Это видеомодель сегментации, предназначенная для генерации масок объектов по подсказкам в видеокадрах. Веса преобразованы из официальной контрольной точки EdgeTAM в формат Safetensors; README сообщает о проверке точного совпадения всех 984 тензоров с эталонной конверсией. Обученные параметры при преобразовании не менялись.

Модель рассчитана на сценарии сегментации объектов в видео с использованием подсказок. Карточка не описывает конкретные языки, размер модели или длину контекста; текстовые языковые возможности не заявлены. Репозиторий предоставляет Apache-2.0 лицензию. Для загрузки README показывает использование AutoModel из Transformers с отключённым trust_remote_code.

Сценарии применения

генерация масок объектов в видеокадрах по подсказкам
сегментация объектов при анализе видеозаписей
выделение объекта для дальнейшего компьютерного зрения

Ограничения

Карточка не сообщает размер модели, длину контекста и языковую поддержку. Заявлено применение для сегментации видео по подсказкам; иные сценарии не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LibreEdgeTAM

This is LibreYOLO's Transformers-compatible mirror of the official EdgeTAM checkpoint. The raw pickle-based .pt file is deliberately not included.

Source

Official checkpoint: facebook/EdgeTAM at revision 14d7ecc48c656b94e5184519f698cd5386c5a2bf
edgetam.pt SHA-256: ed2d4850b8792c239689b043c47046ec239b6e808a3d9b6ae676c803fd8780df
Official source: https://github.com/facebookresearch/EdgeTAM at commit 7711e012a30a2402c4eaab637bdb00a521302c91
Reference Transformers snapshot: yonigozlan/EdgeTAM-hf at revision c266ce53b3fc00f0f495b583f6a116c4e57f53bb; its model card declares Apache-2.0
Conversion implementation: huggingface/transformers at commit bd37c453544e83eb875ed3608980a1660376007a, file src/transformers/models/edgetam_video/convert_edgetam_video_to_hf.py

Modifications

LibreYOLO independently converted the model weights from the safely loaded official checkpoint using the pinned Apache-2.0 Transformers conversion (key remapping, lossless key/value tensor splitting, and point-embedding concatenation). It strict-loaded EdgeTamVideoModel and checked all 984 resulting tensors for exact equality with the pinned reference. No learned numeric parameter was changed, and model.safetensors was not copied from the reference.

The non-weight .gitattributes, config.json, preprocessor_config.json, processor_config.json, and video_preprocessor_config.json files are copied byte-for-byte from the hash-pinned reference revision above. Every copied file is SHA-256 verified. The reference repository declares Apache-2.0 in its model card.

Generated model.safetensors SHA-256: 8858f8e4757b0b96dab8763f296ecffd845efbbbf698f64163cfa20a63d5fff4.

Usage

from transformers import AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("LibreYOLO/LibreEdgeTAM", trust_remote_code=False)

LibreYOLO users can load it through LibreEdgeTAM once the EdgeTAM integration is installed.

License

EdgeTAM code and model checkpoints are licensed under Apache License 2.0. The verbatim upstream license is included in LICENSE; provenance and modification details are included in NOTICE.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · mask-generation

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: EdgeTamVideoModel
Ревизия весов: c817289