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# SAM3_Detect - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Complete documentation for the SAM3_Detect node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage.

# SAM3 Detect 노드

## 개요

SAM3 Detect 노드는 텍스트 설명, 경계 상자 또는 포인트 프롬프트를 사용하여 개방형 어휘 탐지 및 분할을 수행합니다. 텍스트로 설명하는 내용, 상자를 그리는 위치, 또는 포인트를 클릭하는 위치에 따라 이미지에서 객체를 식별하고 분할할 수 있습니다.

## 입력

| 매개변수                | 설명                                                                                                        | 데이터 타입        | 필수  | 범위         |
| ------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------- | --- | ---------- |
| `model`             | 탐지 및 분할에 사용할 SAM3 모델                                                                                      | MODEL         | 예   | -          |
| `image`             | 처리할 입력 이미지                                                                                                | IMAGE         | 예   | -          |
| `conditioning`      | CLIPTextEncode의 텍스트 컨디셔닝. 텍스트 프롬프트를 사용한 탐지 시 필수                                                           | CONDITIONING  | 아니요 | -          |
| `bboxes`            | 분할할 경계 상자. 단일 상자(모든 프레임에 적용), 상자 목록(모든 프레임에 적용), 또는 목록의 목록(프레임별 상자)으로 제공 가능. 텍스트 컨디셔닝 없이 제공 시 각 상자 내부를 분할 | BOUNDING\_BOX | 아니요 | -          |
| `positive_coords`   | JSON 형식의 양성 포인트 프롬프트 `[{"x": int, "y": int}, ...]` (픽셀 좌표 사용). 분할에 포함하려는 포인트                              | STRING        | 아니요 | -          |
| `negative_coords`   | JSON 형식의 음성 포인트 프롬프트 `[{"x": int, "y": int}, ...]` (픽셀 좌표 사용). 분할에서 제외하려는 포인트                             | STRING        | 아니요 | -          |
| `threshold`         | 텍스트 기반 탐지의 신뢰도 임계값. 이 값 이상의 점수를 가진 탐지만 유지 (기본값: 0.5)                                                      | FLOAT         | 아니요 | 0.0 \~ 1.0 |
| `refine_iterations` | SAM 디코더 정제 반복 횟수. 높은 값은 마스크 품질을 향상시킬 수 있음. 정제 없이 원시 탐지기 마스크를 사용하려면 0으로 설정 (기본값: 2)                        | INT           | 아니요 | 0 \~ 5     |
| `individual_masks`  | 활성화 시 감지된 각 객체에 대해 개별 마스크를 출력하며, 단일 마스크로 결합하지 않음 (기본값: False)                                             | BOOLEAN       | 아니요 | True/False |

### 매개변수 제약 조건 및 참고 사항

* **텍스트 프롬프트**: 텍스트 기반 탐지를 사용하려면 `conditioning` 입력을 제공해야 합니다. 텍스트 컨디셔닝이 제공되면 노드는 이미지에서 텍스트 기반 탐지를 실행합니다.
* **상자 프롬프트**: 텍스트 컨디셔닝 없이 `bboxes`가 제공되면 노드는 각 경계 상자 내부 영역을 분할합니다.
* **포인트 프롬프트**: `positive_coords` 또는 `negative_coords`가 제공되면 노드는 포인트 기반 분할을 사용합니다. 포인트는 모델의 내부 해상도로 자동 조정됩니다.
* **여러 프롬프트 유형**: 다양한 프롬프트 유형을 결합할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 탐지를 특정 영역으로 제한하기 위해 텍스트 컨디셔닝과 경계 상자를 함께 제공할 수 있습니다.
* **배치 처리**: 노드는 배치 이미지를 지원합니다. 여러 프레임을 처리할 때 목록의 목록 형식을 사용하여 프레임별로 경계 상자를 제공할 수 있습니다.
* **포인트의 JSON 형식**: 포인트 좌표는 `[{"x": 100, "y": 200}, {"x": 150, "y": 250}]` 형식의 유효한 JSON 문자열로 제공되어야 합니다.

## 출력

| 출력 이름    | 설명                                                                                                    | 데이터 타입        |
| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------- |
| `bboxes` | 분할 마스크. `individual_masks`가 False(기본값)인 경우 프레임당 단일 결합 마스크를 반환합니다. True인 경우 감지된 각 객체에 대한 개별 마스크를 반환합니다 | MASK          |
| `bboxes` | 좌표와 신뢰도 점수가 포함된 감지된 경계 상자. 각 상자에는 `x`, `y`, `width`, `height` 및 `score` 값이 포함됩니다                      | BOUNDING\_BOX |

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