品玩9月8日讯，据 Arxiv 页面显示，西蒙莎菲大学的研究者近日联手 Autodesk，推出一种名为 SLiMe 的新方法，利用视觉语言模型来完成图像分割任务。

论文显示，SLiMe 通过将问题转化为优化任务来实现在任意所需粒度上分割图像，仅使用一个标注样本。当用户给定一个训练图像及其分割掩码后，SLiMe 首先提取注意力图，然后利用提取到的注意力图，优化 Stable Diffusion 的文本嵌入，使每个嵌入学习训练图像中的单个分割区域。这些学到的嵌入随后在注意力图中突出显示分割区域，进而可以用来提取分割图。

研究显示， SLiMe 优于其他现有的单样本和少量样本分割方法。