Характеристики

Архитектура: sam3_lite_text · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 26 фев 2026

Ссылки

Hugging Face arXiv 2602.12173

efficient-sam-3-mobileclip-s0-ctx16

nielsr

Генерация масокИзображение → mask3 профессии

SAM3-LiteText с текстовым энкодером MobileCLIP генерирует маски объектов на изображениях по текстовым запросам.

106скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены1 мар 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

Это совместимая с Transformers контрольная точка SAM3-LiteText с текстовым энкодером MobileCLIP, подготовленная nielsr на основе модели из статьи SAM3-LiteText. Модель предназначена для генерации масок по текстовому описанию объектов на изображениях; её можно загружать через класс Sam3LiteTextModel и использовать в Transformers по схеме SAM-3. Репозиторий содержит веса safetensors. Карточка не сообщает размер модели, длину контекста, языки, лицензию и подробные результаты качества.

Сценарии применения

выделение объекта на изображении по текстовому описанию
создание масок объектов для подготовки данных компьютерного зрения
сегментация объектов по текстовому запросу в приложении на Transformers

Ограничения

В карточке нет сведений о качестве, размере модели и поддерживаемых языках. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель 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 II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for SAM3-LiteText (MobileCLIP text encoder)

This is a Transformers-compatible checkpoint of the SAM3-LiteText paper.

Usage is identical to SAM-3 in Transformers: https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/sam3#usage-examples-with--transformers.

You just need to replace the model by:

# make sure to load from this branch as long as it isn't merged: https://github.com/nielsrogge/transformers/add_sam_3_lite_text
from transformers import Sam3LiteTextModel

model = Sam3LiteTextModel.from_pretrained("nielsr/efficient-sam-3-mobileclip-s0-ctx16")

PR is here: https://github.com/huggingface/transformers/pull/44320.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · mask-generation

Нельзя запустить

Для архитектуры sam3_lite_text нет загрузчика под задачу mask-generation.

Класс архитектуры: Sam3LiteTextModel
Ревизия весов: e5e3a47