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# SAM 3.1: ComfyUI에서 무엇이든 분할하기

> ComfyUI에서 Meta의 SAM 3.1 모델을 사용해 텍스트 프롬프트를 이용해 이미지와 동영상 속 객체를 분할하는 방법을 알아보세요

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="휴대용 또는 자체 배포 사용자">
      ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.

      * [ComfyUI 다운로드](https://www.comfy.org/download)
      * [업데이트 가이드](/ko/installation/update_comfyui)

      이 가이드의 워크플로우는 [워크플로우 템플릿](/ko/interface/features/template)에서 확인할 수 있습니다.
      템플릿에서 찾을 수 없다면, 귀하의 ComfyUI가 오래된 버전일 수 있습니다. (데스크톱 버전의 업데이트는 다소 지연될 수 있습니다)

      워크플로우를 로드할 때 노드가 누락되는 경우, 가능한 원인:

      1. 최신 ComfyUI 버전(야간 빌드)을 사용하고 있지 않음
      2. 일부 노드가 시작 시 가져오기에 실패함
    </Tab>

    <Tab title="데스크톱 또는 클라우드 사용자">
      * 데스크톱 버전은 ComfyUI 안정판 기반으로, 새로운 데스크톱 안정판이 출시되면 자동으로 업데이트됩니다.
      * [클라우드](https://cloud.comfy.org)는 ComfyUI 안정판 출시 후 업데이트됩니다.

      따라서 이 문서에서 핵심 노드가 누락된 것을 발견했다면, 그 이유는 새로운 핵심 노드가 아직 최신 안정판에 공개되지 않았기 때문일 수 있습니다. 다음 안정판 출시를 기다려 주세요.
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

[SAM 3](https://ai.meta.com/sam3) (Segment Anything Model 3)은 이미지와 동영상에서 프롬프트로 분할할 수 있는 메타의 통합 기반 모델입니다. 이 모델은 점, 박스, 마스크와 같은 텍스트 또는 시각적 프롬프트를 사용해 객체를 탐지하고, 분할하며, 추적할 수 있습니다. 전작인 [SAM 2](https://github.com/facebookresearch/sam2)와 비교하면, SAM 3은 짧은 텍스트 문구로 지정된 오픈 레퍼토리 개념의 모든 인스턴스를 완벽하게 분할하는 기능을 도입했습니다.

[SAM 3.1 Multiplex](https://github.com/facebookresearch/sam3)는 공유 메모리 방식을 도입한 최신 체크포인트 버전으로, 정확성을 저하시키지 않으면서도 훨씬 빨라진 다중 객체 추적 기능을 제공합니다.

SAM 3.1은 ComfyUI에서 기본적으로 지원되며([PR #13408](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13408)), 모델 가중치는 [SAM 라이선스](https://github.com/facebookresearch/sam3/blob/main/LICENSE) 아래에서 이용 가능합니다.

[SAM 3 GitHub](https://github.com/facebookresearch/sam3) | [논문(arXiv)](https://arxiv.org/abs/2604.02296) | [🤗 모델 허브](https://huggingface.co/Comfy-Org/sam3.1)

<video controls width="100%">
  <source src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/output/utility_video_segment_sam3.mp4" type="video/mp4" />
</video>

SAM 3.1은 텍스트 프롬프트를 기반으로 동영상 프레임 전체에 걸쳐 객체를 분할하고 추적합니다. 위의 예시는 동영상 내 대상 객체에 마스크를 적용한 분할 결과를 보여줍니다.

### 주요 강점

* **텍스트 기반 분할** — 자연어로 분할할 내용을 설명하면 되며, 수동으로 점이나 박스를 표시할 필요가 없습니다.
* **이미지 및 동영상 지원** — 단일 이미지와 동영상 시퀀스 모두에서 작동하며, 프레임 간 추적 기능을 제공합니다.
* **다중 객체 지원** — 쉼표로 구분된 프롬프트를 사용해 여러 객체를 동시에 분할하고 추적합니다.
* **오픈 레퍼토리** — 이전 작업보다 훨씬 더 많은 오픈 레퍼토리 개념을 처리합니다.

> **제한사항:** 모델의 텍스트 프롬프트 최대 토큰 수는 32개입니다. 최상의 결과를 얻으려면 프롬프트를 짧고 대상 객체에 맞게 구체적으로 작성하세요.

## SAM 3.1 분할 워크플로우

### 1. 워크플로우 다운로드

ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트한 후, `워크플로우` -> `템플릿 찾아보기`로 이동해 유틸리티 카테고리에서 SAM 3.1 워크플로우를 찾으세요.

**동영상 분할:**

<Card title="JSON 워크플로우 파일 다운로드" icon="download" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/utility_video_segment_sam3.json">
  동영상 워크플로우 다운로드
</Card>

<Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=utility_video_segment_sam3&utm_source=docs">
  클라우드에서 열기
</Card>

**이미지 분할:**

<Card title="JSON 워크플로우 파일 다운로드" icon="download" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/utility_image_segment_sam3.json">
  이미지 워크플로우 다운로드
</Card>

<Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=utility_image_segment_sam3&utm_source=docs">
  클라우드에서 열기
</Card>

### 2. 모델 다운로드

SAM 3.1 모델은 [Comfy-Org SAM 3.1 모델 저장소](https://huggingface.co/Comfy-Org/sam3.1)에 호스팅되어 있습니다.

* [sam3.1\_multiplex\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/sam3.1/resolve/main/checkpoints/sam3.1_multiplex_fp16.safetensors)

다음과 같은 디렉터리 구조에 배치하세요:

```
📂 ComfyUI/
└── 📂 models/
    └── 📂 checkpoints/
        └── sam3.1_multiplex_fp16.safetensors
```

### 3. 워크플로우 사용하기

**이미지 분할:**

* **이미지** — `이미지 로드` 노드를 통해 이미지를 불러오세요(ComfyUI의 `input/` 폴더에 넣으세요)
* **객체 프롬프트** — 분할할 객체에 대한 짧은 텍스트 설명, 예: `person`, `car`, `cat`
* 출력은 이미지에 적용된 마스크이며, RGBA 미리보기로 분할 결과를 확인할 수 있습니다.

**동영상 분할:**

* **동영상** — `동영상 로드` 노드를 통해 동영상을 불러오세요
* **객체 프롬프트** — 이미지와 동일하게, 프레임 간 추적 및 분할할 내용을 설명하는 짧은 텍스트 프롬프트입니다.
* 출력은 각 프레임별 마스크와 경계 상자를 제공합니다.

**프롬프트 형식:**

| 프롬프트         | 역할                               |
| ------------ | -------------------------------- |
| SAM3 객체 프롬프트 | 분할할 **무엇**인지에 대한 짧은 설명. 최대 32토큰. |

여러 개체를 별도로 프롬프트하려면 쉼표로 구분하고, `:N`을 사용해 각 프롬프트당 감지 가능한 객체 수를 지정하세요:
`eye:2, window panels:4`

<Card title="서브그래프 알아보기" icon="book-open" href="/ko/interface/features/subgraph">
  이 워크플로우는 서브그래프 노드를 사용해 모듈식 처리를 수행합니다. 서브그래프 문서를 확인해 워크플로우를 맞춤화하고 확장하는 방법을 알아보세요.
</Card>

## 추가 참고사항

* **프롬프트는 짧고 구체적으로 유지하세요** — 모델의 프롬프트 한 개당 토큰 제한은 32개입니다.
* **다중 객체 탐지** — 쉼표로 서로 다른 객체 유형을 구분하고, `:N`을 사용해 각 유형별 탐지 수를 제한하세요.
* **분할 마스크** — 출력 마스크는 다른 워크플로우(예: 인페인팅, 배경 제거)의 입력으로 사용할 수 있습니다.
* **업데이트 필요** — SAM 3.1 지원을 받으려면 ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요.