概要
SAM3 Detect ノードは、テキストによる説明、バウンディングボックス、またはポイントプロンプトを使用して、オープンボキャブラリーの検出とセグメンテーションを実行します。テキストで記述した内容、ボックスを描いた場所、またはポイントをクリックした位置に基づいて、画像内のオブジェクトを識別し、セグメント化することができます。入力
パラメータの制約と注意事項
- テキストプロンプト: テキストベースの検出を使用するには、
conditioning入力を提供する必要があります。テキスト条件付けが提供されると、ノードは画像上でテキストガイドによる検出を実行します。 - ボックスプロンプト: テキスト条件付けなしで
bboxesが提供された場合、ノードは各バウンディングボックス内の領域をセグメント化します。 - ポイントプロンプト:
positive_coordsまたはnegative_coordsが提供された場合、ノードはポイントベースのセグメンテーションを使用します。ポイントは自動的にモデルの内部解像度にスケーリングされます。 - 複数のプロンプトタイプ: 異なるプロンプトタイプを組み合わせることができます。例えば、テキスト条件付けとバウンディングボックスの両方を提供して、テキスト検出を特定の領域に制限することができます。
- バッチ処理: このノードはバッチ処理された画像をサポートしています。複数のフレームを処理する場合、リストのリスト形式を使用してフレームごとにバウンディングボックスを提供できます。
- ポイントのJSON形式: ポイント座標は、
[{"x": 100, "y": 200}, {"x": 150, "y": 250}]の形式の有効なJSON文字列として提供する必要があります。
出力
このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ GitHub で編集
Source fingerprint (SHA-256):
d073bda7eca934f3c64e1be740f5fb5249d27046a8be5902ea5d2245d5f679ea