> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.comfy.org/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# WeVisOneDetect - ComfyUI Built-in Node Documentation

> WeVisOne-VL Detect는 텍스트 프롬프트를 사용해 이미지에서 객체를 찾고, 선택한 작업에 따라 박스, 알파 매트, 포인트 또는 모델 자체의 답변을 반환합니다.

WeVisOne-VL Detect는 텍스트 프롬프트를 사용해 이미지에서 객체를 찾고, 선택한 작업에 따라 박스, 알파 매트, 포인트 또는 모델 자체의 답변을 반환합니다. 개방형 어휘 검출 및 분할, 지시 표현, 포인팅, 계수 및 OCR 그라운딩을 지원하며, 배치의 이미지당 하나의 프롬프트를 실행합니다.

## 입력

| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 | 범위 |
| - | - | - | - | - |
| `clip` | 체크포인트를 로드하는 WeVisOne-VL 텍스트 인코더입니다. | CLIP | 예 | - |
| `image` | 검색할 이미지 또는 이미지 배치입니다. | IMAGE | 예 | - |
| `task` | 노드가 반환해야 하는 항목입니다. segmentation은 박스와 알파 매트를 반환하고, detection, referring, ocr 및 ocr\_grounding은 박스를 반환합니다. point 및 count\_point는 포인트를 반환하고, count\_box는 박스와 함께 개수를 세며, visual\_prompt는 `bboxes`의 참조 박스와 유사한 객체를 찾고, freeform은 쿼리를 변경하지 않고 전송하므로 보통 텍스트만 반환합니다(기본값: "segmentation"). | COMBO | 예 | `"segmentation"` `"detection"` `"referring"` `"point"` `"count_box"` `"count_point"` `"ocr"` `"ocr_grounding"` `"visual_prompt"` `"freeform"` |
| `query` | 찾을 대상을 일상적인 언어로 입력합니다(예: "빨간 머그잔"). `detection` 및 `point`는 한 줄에 하나의 레이블을 읽고, `count_box` 및 `count_point`는 지정한 대상을 세며, `ocr_grounding`은 이 정확한 텍스트를 찾고, `visual_prompt`는 대신 `bboxes`를 사용하며, `freeform`은 이를 전체 프롬프트로 전송합니다. `ocr`은 이를 무시합니다. | STRING | 예 | - |
| `bboxes` | `visual_prompt`가 찾을 객체의 예시로 사용하는 참조 박스입니다. | BOUNDING\_BOX | 아니요 | - |
| `individual_masks` | 프레임당 하나의 결합된 매트 대신 `bboxes` 출력의 감지된 박스마다 하나의 매트를 프레임별로 반환합니다(기본값: false). | BOOLEAN | 아니요 | true false |
| `max_length` | 모델이 답변으로 생성할 수 있는 최대 토큰 수입니다(기본값: 4096). | INT | 예 | 1\~32768 |

**참고:** 매트는 모델이 객체 참조로 답할 때 채워지며, 이는 segmentation 작업에서 요구하는 방식입니다. 다른 작업은 보통 빈 매트와 함께 박스, 포인트 또는 텍스트를 반환하지만, freeform 프롬프트가 객체 참조를 요구하면 매트가 채워질 수도 있습니다.

## 출력

| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
| - | - | - |
| `masks` | 일치한 객체의 알파 매트로, 기본적으로 프레임당 하나 또는 `individual_masks` 사용 시 박스당 하나입니다. | MASK |
| `bboxes` | 각 이미지에서 찾은 박스로, `x`, `y`, `width`, `height` 및 `label`로 저장됩니다. | BOUNDING\_BOX |
| `points` | 픽셀 단위의 JSON 포인트로, 점마다 `x`, `y`, `label`, `frame`을 가진 객체입니다(예: `[{"x": 128, "y": 96, "label": "cup", "frame": 0}]`). `point` 및 `count_point` 작업에서 채워집니다. | STRING |
| `text` | 모델의 원시 답변을 줄바꿈으로 이어 붙인 것으로, 답변 자체가 여러 줄일 수 있습니다. | STRING |

> 이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/WeVisOneDetect/ko.md)

***

**Source fingerprint (SHA-256):** `0cef1dfcab790e145ace51401a84cdc10282835330cda5a3770f5b20a32d475e`


This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.