RotoAI

用一句话描述视频中的物体，自动完成逐帧分割抠像。

RotoAI 是一个开源的视频分割工作室，专注于提示词驱动的视频分割（rotoscoping）任务。它结合了 SAM2 和 Grounding DINO 模型，支持通过自然语言描述来分割视频中的特定对象，并采用混合云-本地架构，既能在本地处理敏感数据，也能利用云端算力处理复杂任务。该项目主要解决传统视频分割需要人工逐帧标注、效率低下的问题，提供自动化的零样本检测与分割能力。核心能力包括：基于文本提示的实时视频对象分割、可交互的编辑界面、以及灵活的部署方式。对于视频后期制作、内容审核、自动驾驶数据标注等场景，RotoAI 能显著提升工作效率。

开源 free 视频生成

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GitHub 星标 ★ 63

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类视频生成

开发团队sPappalard

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/sPappalard/RotoAI

定价模式free

价格说明开源项目，采用AGPL-3.0许可证，可自行部署使用，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议AGPL-3.0

主要语言TypeScript

技术栈/模型ai-video,computer-vision,grounding-dino,ngrok,rotoscoping,sam2,video-segmentation,zero-shot-detection

GitHub 星标★ 63

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-12-26 00:00:00

最近更新2026-09-19 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

核心亮点

结合 SAM2 与 Grounding DINO，实现零样本文本提示分割，无需训练
混合云-本地架构，兼顾数据隐私与云端算力扩展
提供可视化工作室界面，降低视频分割使用门槛

不足之处

项目处于早期阶段（59星），文档和社区支持可能不完善
依赖 SAM2 和 Grounding DINO 模型，对硬件资源有一定要求

适用场景

视频后期制作中快速抠像与背景替换
自动驾驶场景下的视频目标分割与标注
影视特效中的动态物体跟踪与分割

替代项目

Segment Anything (SAM)、Grounding DINO、OpenCV

项目介绍

RotoAI 是计算机视觉领域的开源项目，由 sPappalard 开发，2025 年首次发布。

它收录于计算机视觉分类，该分类目前共有 447 个项目，GitHub 星标数为 63。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-19。采用AGPL-3.0许可证，可自行部署使用，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：视频后期制作中快速抠像与背景替换。同类可对比的替代方案包括 Segment Anything (SAM)、Grounding DINO、OpenCV。

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