SAM 2 es el editor de vídeo y modelo de segmentación visual de Meta impulsado por inteligencia artificial, reconocido como una de las herramientas más innovadoras en la detección y rastreo de objetos en imágenes y vídeos. Hereda y amplía las capacidades revolucionarias de su predecesor, abriendo la puerta a avances sin precedentes en sectores como la edición multimedia, la medicina, la realidad aumentada o la automatización industrial. A continuación, te explicamos en profundidad qué es SAM 2, cómo funciona, las ventajas frente a sistemas previos, sus aplicaciones profesionales y cómo experimentar con esta tecnología gratuita y de código abierto.
¿Qué es SAM 2 de Meta y cómo funciona este modelo IA?
SAM 2 (Segment Anything Model 2) es el modelo de inteligencia artificial desarrollado por Meta para la segmentación automática y precisa de objetos en imágenes y vídeos. Su principal objetivo es ser la primera solución unificada capaz de reconocer, separar y rastrear cualquier elemento visual, incluso en tiempo real y bajo condiciones nunca vistas durante el entrenamiento.
Se trata de un sistema basado en IA generativa cuyo núcleo combina varios componentes de deep learning:
- Codificador de imagen y vídeo: Extrae las características relevantes de cada fotograma empleando arquitecturas de transformadores, permitiendo al modelo comprender la complejidad visual de cualquier contexto.
- Codificador de prompts: Traduce las indicaciones del usuario (clics, cuadros, máscaras) en señales que guían el proceso de segmentación.
- Mecanismo de memoria avanzada: Permite seguir objetos a lo largo del tiempo y mantener su localización aunque desaparezcan temporalmente u ocurran oclusiones, gracias al almacenamiento de la información clave de cada fotograma.
- Decodificador de máscara: Genera la máscara definitiva y refinada que delimita el objeto escogido, con la posibilidad de crear predicciones múltiples cuando hay ambigüedad (por ejemplo, objetos superpuestos).
Esta arquitectura hace que SAM 2 sea altamente eficiente tanto en segmentación de imágenes estáticas como en seguimiento de objetos en vídeo, proporcionando resultados en tiempo real (hasta 44 fotogramas por segundo según pruebas técnicas) y permitiendo la intervención humana para perfeccionar o combinar máscaras de manera interactiva.
Ventajas frente a modelos previos:
- Reduce hasta 3 veces el número de interacciones necesarias para obtener una segmentación óptima en vídeo.
- Ofrece una velocidad de inferencia hasta 6 veces mayor que la versión anterior.
- Segmenta objetos nunca antes vistos (generalización zero-shot), ampliando su utilidad a nuevos ámbitos y escenarios.
- Permite el control total del usuario mediante indicaciones adicionales para refinar, combinar o corregir la selección de objetos.
- Gestión avanzada de oclusión, aparición y desaparición de objetos dentro de una secuencia.
Su desarrollo ha sido posible gracias a la creación del mayor dataset de segmentación de vídeo conocido hasta la fecha: el conjunto SA-V, formado por más de 51.000 vídeos y 600.000 anotaciones de máscaras espaciotemporales, lo que garantiza una robustez sin precedentes para problemas reales.
¿Para qué sirve SAM 2? Casos de uso y aplicaciones reales
El potencial de SAM 2 va mucho más allá de la simple edición fotográfica. Al ser una herramienta gratuita, de código abierto (licencia Apache 2.0) y usable en la nube, su alcance llega a infinidad de sectores y permite desde experimentos personales hasta integraciones industriales, académicas o científicas. Estos son los ámbitos clave donde ya está demostrando su valor:
- Edición de vídeo y fotografía profesional: SAM 2 simplifica la tarea de seleccionar, extraer y modificar objetos dentro de clips o imágenes. Es fundamental para crear efectos especiales realistas, separar fondos, cambiar colores, añadir desenfoques, pixelar o suprimir sujetos en apenas segundos y sin necesidad de enmascarado manual fotograma a fotograma.
- Aplicaciones de Realidad Aumentada (RA) y Realidad Virtual (RV): Permite identificar y segmentar objetos reales para integrarlos en entornos virtuales, mejorando la naturalidad de la interacción entre elementos reales y digitales en juegos, formación, educación e industria.
- Medicina e imagen científica: Su robustez para segmentar con precisión tejidos, órganos o instrumentos en imágenes médicas (TAC, resonancias, endoscopias) o vídeos de intervenciones aporta un valor enorme en radiología, investigación biomédica, análisis automatizado de pruebas y asistencia quirúrgica.
- Vehículos autónomos y robótica: La capacidad de distinguir peatones, señales, otros vehículos y obstáculos en tiempo real mejora la toma de decisiones y la seguridad en la navegación automática, tanto en coches como en drones o sistemas móviles industriales.
- Investigación marina y ciencia ambiental: Segmenta objetos en imágenes de SONAR o satélite para análisis de fondos marinos, seguimiento de biodiversidad, cartografía de arrecifes, detección de basura marina, control de deforestación y monitorización del medio ambiente.
- Sistemas de vigilancia y seguridad: Permite mejorar la detección automática de amenazas específicas, seguimiento de actividades sospechosas o anonimización (pixelado) de rostros y matrículas en tiempo real.
- Generación de datasets y anotación automática: Facilita la creación y etiquetado eficiente de grandes conjuntos de datos visuales para entrenar otros sistemas de IA o machine learning, ahorrando tiempo y recursos en tareas de anotación manual.
Su versatilidad ha impulsado casos de éxito donde la rapidez y la calidad del resultado son críticas. Por ejemplo, en la edición de vídeo profesional, SAM 2 permite segmentar y aplicar modificaciones sobre objetos en movimiento de manera automática, algo que tradicionalmente requería un trabajo manual intensivo y costoso.
Características técnicas y funcionamiento detallado
- Modelo unificado para imagen y vídeo: SAM 2 emplea la misma arquitectura para ambos tipos de contenidos, simplificando la integración y manteniendo un rendimiento homogéneo.
- Modo zero-shot: Segmenta objetos desconocidos, ideal para contextos cambiantes o con nuevas categorías visuales.
- Inferencia en tiempo real: Procesa hasta 44 fps, lo que permite edición sobre la marcha en plataformas y dispositivos potentes.
- Perfeccionamiento interactivo: El resultado inicial puede ser afinado por el usuario con nuevos clics o indicaciones, generando máscaras más precisas.
- Gestión de oclusión y reaparición: Gracias a su mecanismo de memoria, SAM 2 preserva la lógica de seguimiento incluso si un objeto desaparece temporalmente del plano.
- Ambigüedad multicapa: Genera predicciones de máscara alternativas cuando hay solapamiento u objetos difíciles de discernir en escenas complejas.
Rendimiento probado en benchmark:
| Métrica | SAM 2 | Modelo anterior |
|---|---|---|
| Segmentación interactiva de vídeo | Superior | – |
| Interacciones humanas necesarias | 3 veces menos | – |
| Precisión en imagen | Mejorada | SAM |
| Velocidad de inferencia | 6 veces más rápida | SAM |
En pruebas estándar con los datasets DAVIS 2017 y Youtube-VOS, SAM 2 logra métricas (por ejemplo, J&F) significativamente mejores, situándose como referente actual en segmentación visual.
Comparativa: SAM 2 frente a otros modelos punteros (YOLO, FastSAM, MobileSAM)
| Modelo | Tamaño (MB) | Nº Parámetros (M) | Velocidad CPU (ms/img) |
|---|---|---|---|
| Meta SAM-b | 375 | 93.7 | 49401 |
| Meta SAM2-b | 162 | 80.8 | 31901 |
| Meta SAM2-t | 78.1 | 38.9 | 25997 |
| MobileSAM | 40.7 | 10.1 | 25381 |
| FastSAM (YOLOv8) | 23.7 | 11.8 | 55.9 |
| Ultralytics YOLOv8n-seg | 6,7 | 3,4 | 24,5 |
| Ultralytics YOLO11n-seg | 5,9 | 2,9 | 30,1 |
Mientras SAM 2 es líder en capacidad de segmentación automática y flexibilidad, los modelos YOLO (especialmente Ultralytics YOLOv8n y YOLO11n-seg) presentan mayor velocidad y eficiencia para aplicaciones con recursos computacionales limitados, sacrificando parte de la precisión y robustez en contextos zero-shot.
Instalación y cómo probar SAM 2 de Meta gratis
Meta ha liberado SAM 2 bajo licencia Apache 2.0, lo que permite utilizarlo sin restricciones tanto para proyectos personales como comerciales o académicos. Existen varias formas de experimentar con él:
- Accede a la plataforma pública online de SAM 2, donde podrás cargar imágenes o vídeos propios (o usar ejemplos), seleccionar objetos con un clic y aplicar efectos, desenfocar fondos, cambiar colores, borrar, pixelar o exportar la edición. No es necesario registro, y es ideal para experimentar y visualizar la potencia de la IA.
- Descarga el modelo y ejecútalo en local utilizando el repositorio oficial: GitHub: Segment Anything Model 2. Requiere conocimientos mínimos de Python y dependencias básicas de IA.
- Usa las integraciones ya disponibles en Ultralytics, Hugging Face y otras plataformas de IA para código abierto, donde puedes realizar inferencia, entrenamiento, validación y exportación con ejemplos prácticos preparados.
Paso a paso para probar SAM 2 online:
- Entra en el entorno de demo proporcionado por Meta.
- Carga una imagen o vídeo desde tu ordenador o selecciona un recurso de muestra.
- Haz clic sobre el objeto que deseas segmentar o selecciona el área con recuadro/máscara.
- Observa en tiempo real cómo la IA genera la máscara exacta y sigue al objeto fotograma a fotograma.
- Aplica efectos, descarga el resultado o comparte la edición mediante URL.
Ventajas clave al usar SAM 2 en tu flujo de trabajo
- Ahorro de tiempo: La segmentación automática en segundos elimina la necesidad de procesos manuales tediosos, acelerando la edición profesional y el análisis visual.
- Precisión en situaciones complejas: Capta detalles finos, resuelve oclusiones y mantiene la coherencia del objeto a lo largo del vídeo sin depender de configuraciones previas.
- Control total e interacción: El usuario puede corregir, añadir o afinar la segmentación de manera iterativa hasta el nivel de detalle deseado.
- Gratuidad y código abierto: Sin costes de licencia en la nube ni barreras de entrada para investigadores, desarrolladores o empresas.
- Escalabilidad: Capacidad para auto-anotar grandes volúmenes de imágenes/vídeos, crear datasets de alta calidad y entrenar nuevos modelos de IA.
Limitaciones y retos actuales de SAM 2
- Seguimiento prolongado: Puede perder precisión al seguir objetos muy complejos o durante secuencias muy largas con cambios de punto de vista abruptos.
- Confusión de objetos similares: En escenarios caóticos o con muchos objetos parecidos, puede generar máscaras fusionadas o resultados ambiguos.
- Procesamiento intensivo: Gracias a su alta precisión, el modelo requiere más recursos computacionales que soluciones ultrarrápidas como YOLO para tareas sencillas o dispositivos limitados.
- Sensibilidad a detalles finos: Puede pasar por alto detalles muy pequeños cuando hay mucho movimiento o solapamiento.
La propia Meta y la comunidad de IA están trabajando en atenuar estas limitaciones, optimizando aún más el rendimiento y facilitando la comunicación entre objetos segmentados.
Comparativo técnico y argumentos para elegir SAM 2
¿Cuándo conviene elegir SAM 2 frente a otros modelos?
- Si necesitas máxima precisión y flexibilidad para tareas avanzadas de edición audiovisual o análisis científico, es la opción más robusta.
- Perfecto para flujos zero-shot, donde la variedad y novedad de los objetos es constante y no existe un dataset de referencia bien definido.
- Ideal para crear datasets anotados automáticamente a gran escala, acelerando proyectos de machine learning y computer vision.
- Si empleas equipos potentes con GPU y buscas funcionalidades interactivas para refinar la segmentación objeto a objeto.
Si la velocidad y eficiencia en dispositivos limitados (edge computing, móviles, sensores IoT, etc.) es prioritaria sobre la máxima precisión, soluciones como MobileSAM, FastSAM o YOLO pueden ser las más adecuadas para tu caso.
Preguntas frecuentes sobre el funcionamiento y usos de SAM 2
- ¿SAM 2 es gratuito?
- Sí. SAM 2 está disponible con licencia Apache 2.0, sin coste y listo para descarga, integración y uso comercial, docente o personal.
- ¿Se puede usar sin conocimientos de programación?
- Por supuesto. La demo en la nube permite experimentar con la segmentación de vídeo/foto desde el navegador, sin necesidad de instalar nada ni tener experiencia previa.
- ¿Funciona con cualquier tipo de objeto o entorno visual?
- SAM 2 ha sido entrenado para generalizar sobre cualquier elemento visible, aunque su precisión es máxima en contextos bien iluminados y con objetos distinguibles del fondo. Puede trabajar también en imágenes de satélite, SONAR o contextos científicos.
- ¿Cómo mejora SAM 2 respecto al primer SAM?
- Es mucho más rápido, requiere menos interacción humana, gestiona mejor las oclusiones y puede segmentar vídeo de forma nativa mientras sigue objetos en tiempo real.
- ¿Qué diferencia a SAM 2 de YOLO?
- YOLO está optimizado para velocidad y eficiencia en tareas de detección y segmentación rápida, mientras que SAM 2 ofrece mayor precisión, control y adaptabilidad en escenarios abiertos, aunque consume más recursos.
Cómo realizar anotaciones automáticas y crear datasets visuales con SAM 2
Una función diferencial de SAM 2 es su capacidad para automatizar el etiquetado de imágenes y vídeos, generando de forma desasistida conjuntos de datos listos para entrenar tus propios modelos de IA. El flujo general consiste en:
- Seleccionar el directorio/colección de imágenes a anotar.
- Definir el modelo de detección auxiliar (por defecto, YOLO).
- Elegir el modelo SAM 2 adecuado a la tarea y recursos.
- Configurar parámetros como el nivel de confianza, el tamaño de imagen o el número máximo de detecciones.
- Exportar las máscaras generadas a un directorio para su uso directo en proyectos de computer vision.
Este proceso permite crear datasets robustos sin apenas intervención manual, acelerando de forma exponencial el desarrollo de nuevas aplicaciones de visión artificial.
SAM 2 de Meta marca un antes y un después en la manera en que profesionales, investigadores y creadores abordan los proyectos basados en visión por computadora. Gracias a su precisión, versatilidad y accesibilidad gratuita, se está consolidando como la solución de referencia tanto para desarrolladores independientes como para grandes empresas tecnológicas. Si aún no lo has probado, explorar su demo online o integrar sus capacidades en tus propios flujos de trabajo puede suponer un salto cualitativo en la automatización, eficiencia y creatividad con contenido visual.