分割 / 识别 / 解说一个模型搞定！3B 参数刷新视觉理解 SOTA，图像视频全适配

可以输出语义的「分割一切模型 2.0」来了！

一次交互，「分割 + 识别 + 解释 + 描述」全搞定，同时支持图像、视频和长视频，文本 &Mask 同时输出！

由港中文 MMLab、港理工、北京大学等机构开源的PAM（Perceive Anything Model）模型，能够在保留 SAM2 分割一切、追踪一切能力的基础上，同时输出丰富的语义信息。

为了训练这样一个强大的模型，PAM 团队还构建了一个超大规模高质量训练数据集：拥有150 万个图像区域 +60 万个视频区域标注

实验结果表明，PAM 仅使用3B 参数，就在多个图像和视频理解基准上全面刷新或逼近 SOTA，且具备更优的推理效率和显存占用，真正实现性能与轻量的统一。

所有数据均已完全开源。

PAM：准确定位一键输出

SAM2 拥有强大的分割能力，可以 " 分割一切物体 "，在视频中能够高效追踪任意目标，表现惊艳！

但它也有一个明显的局限：无法提供定位目标的任何语义信息（比如物体是什么、有何功能、处于什么状态等）。

一些最新的Video LLM模型尝试结合 VLM 和 SAM2 的强大视觉提示能力，进行视频理解。然而：

这些模型往往无法直接输出分割结果，或需要额外接入 segment 模型，流程复杂；

模型体量通常非常庞大，对计算资源要求高，不适用于轻量化、快速响应的实际场景（如 AR/VR、移动端推理等）。

而 PAM（Perceive Anything Model）既保留了 SAM2 在图像和视频中分割、追踪一切物体的能力，同时可以输出丰富的语义信息：

在图像任务中，PAM 支持一次点击即可输出选中区域的：

类别（Label）

解释（Explain）

精细描述（Caption）

在视频任务中，PAM 同样支持区域理解：

整段描述（Caption）

流式描述（Streaming Caption）：连续事件追踪 + 动态叙述

只需要用户的一次点击，PAM 就可以并行输出 mask 和文本，在许多应用场景下都具有潜力！

效果展示：图片 / 短视频 / 长视频

对于图片，用户通过点击或者拖拽矩形框选中一个物体，PAM 可以完成分割的同时，输出该物体的类别 + 解释 + 描述的详细语义信息！

对于较短视频，用户选中特定物体后，PAM 可以追踪并分割该物体，同时输出该物体的事件描述。

而对于长视频，PAM 在追踪分割用户选中物体的同时，会根据事件的变化，动态地输出流式描述，类似实时字幕。

工作原理：模型框架 + 数据集

PAM 引入了Semantic Perceiver来连接 SAM2 分割骨架和 LLM，高效地将视觉特征 " 翻译 " 成多模态 token。

通过 SAM2 分割骨架 +Semantic Perceiver+LLM并行解码，在保证轻量高效的前提下，实现了分割 mask 和语义信息并行输出的图像 / 视频区域级理解。

基于此方法，PAM 只使用了1.5B/3B参数的 LLM head，就可以输出非常丰富和鲁棒的语义信息。

为支撑 PAM 的训练，构建了一个大规模、多层次、高密度的图像与视频语义标注数据集，覆盖分类、解释、描述、时序事件等多个维度：

图像数据：精细三连注释

使用 SoM（Set of Masks）方法精准定位目标区域 **，结合强大的闭源 VLM（如 GPT-4o）生成三类语义信息：

类别（Label）

解释（Explain）

描述（Caption）

每个物体不仅知道 " 是什么 "，还能解释 " 为什么 " 和 " 什么作用 "。

视频数据：Storyboard 驱动式理解

对每段视频抽取6 张关键帧，合成为 Storyboard 格式的高分辨率图像；

使用 SoM 高亮目标区域，作为提示引导；

利用闭源 VLM 进行多帧联合推理，生成细节丰富、时间感知强的事件描述。

流式视频数据：连贯事件字幕的首创实践

将长视频切分为多个连续不重叠的事件片段；

每段片段重复 Storyboard 流程；

并在生成描述时递归引入前一段文字内容，让字幕连贯衔接，保证上下文一致性。

实验分析：规模更小、性能更好

可以看到，PAM-3B 在 PACO 基准测试中达到最佳性能，超过先前最佳模型 3.2% 以上，并在 LVIS 基准测试中，就语义 IoU 而言，超越了当前 SOTA 模型 DAM-8B。

此外，PAM-3B 在 Total-Text 上超过 VP-SPHINX-13B 超过 3.5%，并在 COCO-Text 上达到相当的性能。

在 ImageCaption、VideoCaption、视频时序事件理解等多个 benchmark 上，PAM 都以更小的参数规模（3Bvs8B、13B）刷新或并列 SOTA。

如图所示，和相同参数量的 DAM-3B 模型相比，PAM-3B推理更快，显存更省。

此外，PAM 首创了区域级的流式视频字幕能力，不仅能持续描述一个物体的行为，还能在连续事件中保持高度语义一致性，展现了强大的实际应用潜力。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2506.05302

项目主页：https://perceive-anything.github.io/

GitHub Repo：https://github.com/Perceive-Anything/PAM

Model CKPT：https://huggingface.co/Perceive-Anything/PAM-3B

Dataset：https://huggingface.co/datasets/Perceive-Anything/PAM-data

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— 完 —

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