摘要： Meta 的 SAM3 (Segment Anything Model 3) 带来了强大的图像分割和视频跟踪能力。本文详细介绍了如何在 Docker 环境下部署 ComfyUI-SAM3，解决了依赖缺失、CUDA 编译加速以及模型路径配置等常见坑点，并提供了现成的 Docker 配置文件和测试工作流。 Meta 最近发布的 SAM3 在图像分割和视频对象跟踪方面表现出色。虽然 ComfyUI 社区迅速跟进适配了 PozzettiAndrea/ComfyUI-SAM3 插件，但在 Docker 环境下部署时，我们遇到了一系列依赖和环境问题。 本文将分享一套经过验证的 Docker 部署方案，包含显存优化、CUDA 加速编译以及常见报错修复。 1. 核心配置文件 我们将使用 pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-devel 作为基础镜像，以支持…
摘要：RTX 4060 Ti 16G 是运行 Z-Image 的“黄金甜点”显卡。本文记录了如何利用 FP8 量化技术、Docker 容器化部署，最终实现生图的全过程。 随着 Z-Image (S3-DiT架构) 的发布，AI 绘画进入了新的画质里程碑。但其庞大的参数量（6B 模型 + 3.4B 文本编码器）让许多显卡望而却步。 经过实测，RTX 4060 Ti 16GB 配合 FP8 量化 是目前性价比最高的解决方案。本文将手把手教你使用 Docker 部署这套环境。 1. 核心策略：为什么选 FP8？ 在开始动手前，我们需要明确模型版本的选择。Z-Image 有三种主流格式，对于…
引言 2025年11月，Meta Research 正式发布了 SAM 3 (Segment Anything Model 3)。作为一个统一了图像分割、视频跟踪和概念检测的端到端基础模型，SAM 3 的强大毋庸置疑。 但对于工程部署来说，SAM 3 带来了一个巨大的挑战：激进的环境依赖。它强制要求 Python 3.12+、PyTorch 2.7 (预览版) 和 CUDA 12.6+。如果在本地 Windows 或 WSL 环境中直接配置，极易引发“依赖地狱”，破坏现有的环境。 本文将分享如何在 Windows WSL 2 环境下，利用 Docker 和 NVIDIA…
在第一篇中，我们部署了 Label Studio；在第二篇中，我们清洗数据并训练了 YOLOv8 模型。 现在，我们要完成“闭环”：将训练好的 YOLO 模型部署为 Label Studio 的后端服务，实现 AI 辅助自动标注。 这意味着：你上传新图片后，AI 会自动帮你画好框，你只需要微调即可。效率提升神器！ 简介 纯手工标注是枯燥且低效的。Label Studio 最强大的功能之一就是 "Human-in-the-loop"（人机协同）： 1. 预标注：模型先预测一遍。 2. 人工修正：人类只需调整不准的框。 3. 循环迭代：修正后的数据再次训练模型，模型越来越准。 本文将教你如何使用 Docker 编写并部署一个自定义的 YOLOv8 ML…
简介 当你完成了 Label Studio 的标注工作，点击“导出”时，你会发现导出的文件结构并不能直接用于 YOLOv8 训练。 YOLO 模型对数据集有严格的要求：训练/验证集必须物理隔离，且必须包含 data.yaml 配置文件。 手动整理几千张图片不仅耗时，还容易出错（比如把猫的标签对应到了狗的图上）。本文将提供一个 Python 脚本，一键解决数据清洗、划分和配置生成的问题。 第一步：从 Label Studio 导出 1. 进入项目，点击右上角 Export。 2. 格式选择 YOLO。 3. 下载并解压 ZIP 包。 解压后的目录结构（假设文件夹名为 ls_export）： ls_export/ ├── classes.…
简介 在计算机视觉和 NLP 项目中，数据标注往往是最耗时的一环。Label Studio 是目前最流行的开源数据标注工具之一，它界面友好、配置灵活，支持图像、文本、音频等多种数据格式。 本文将介绍如何使用 Docker 部署 Label Studio，涵盖从个人快速测试到基于数据库的生产环境两种方案，并教你如何直接读取本地硬盘上的大量图片。 方案一：快速启动（适合个人测试） 如果你只是想快速体验一下，或者标注的数据量很小（几百张图片），直接使用 Docker 命令行启动是最简单的方式。 1. 启动命令 确保你已安装 Docker，然后在终端运行： docker run -it -p 8080:8080 \ -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data \ heartexlabs/label-studio:latest 2. 参数解析…