以下是任务分解，以及如何利用sam、clip和类似gpt-4的模型进行改进：

首先，使用SAM（Segment Anything Model）分割所有内容，以便识别所有对象。然而，这可能会导致大量无关对象的识别，需要后续过滤。

接下来，使用CLIP（Contrastive Language–Image Pre-trning）进行过滤。CLIP能够根据文本提示筛选出与目标相关的对象分割结果，去除噪声，只保留感兴趣的对象。

最后，为了提高准确性和推理能力，需要一个强大的大型语言模型（LLM），例如GPT-4，来对结果进行最终判断和完善。LLM可以根据上下文信息，对SAM和CLIP的结果进行综合分析，并进行更高级别的推理，从而提高整体的准确性和可靠性。

代码示例和更多信息请参考以下链接：

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