研究者らは最近、GenSAMモデルを提案しました。これは、汎用的なタスク記述を用いて画像セグメンテーションを実現し、サンプル固有のプロンプトへの依存を解消します。CCTP思考連鎖とPMGフレームワークを採用することで、偽装サンプルのセグメンテーションにおいて優れた性能を示し、良好な汎化性能を有することが実験で証明されました。本研究の革新的な点は、汎用的なタスク記述を提供することで、大量のデータ処理におけるモデルの効率性と拡張性を向上させた点にあります。GenSAMの導入は、プロンプトセグメンテーション手法の実用化に向けて重要な一歩であり、将来的には他の分野にも新たなアイデアと解決策を提供する可能性を秘めています。