SAM3_VideoTrack - ComfyUI Built-in Node Documentation

本文档由 AI 生成。如果您发现任何错误或有改进建议，欢迎贡献！在 GitHub 上编辑

概述

使用 SAM3 的基于记忆的跟踪器在视频帧间跟踪对象。此节点处理一系列视频帧，并跨帧维护对象身份，通过初始遮罩或文本提示来定义要跟踪的内容。

参数	数据类型	是否必需	范围	描述
`图像`	IMAGE	是	批量视频帧	作为批量图像的视频帧
`model`	MODEL	是	SAM3 模型	用于跟踪的 SAM3 模型
`初始 mask`	MASK	否	每个对象一个遮罩	第一帧中要跟踪的对象遮罩（每个对象一个）。如果未提供 `条件`，则此项为必需。
`条件`	CONDITIONING	否	文本条件	用于在跟踪过程中检测新对象的文本条件。如果未提供 `初始 mask`，则此项为必需。
`检测阈值`	FLOAT	否	0.0 到 1.0（默认值：0.5）	文本提示检测的分数阈值
`最大对象数`	INT	否	0 到 64（默认值：0）	最大跟踪对象数。初始遮罩计入此限制。0 表示使用内部上限 64。
`检测间隔`	INT	否	1 到无限制（默认值：1）	每 N 帧运行一次检测（1=每帧）。值越大越节省计算资源。

注意： 必须提供 initial_mask 或 conditioning 中的至少一个。如果两者都省略，节点将报错。

输出名称	数据类型	描述
`track_data`	SAM3TrackData	包含所有视频帧中对象遮罩和元数据的跟踪数据

Source fingerprint (SHA-256): 30768bdf5839c1d7b984675e68a127a27f21b17724a2dc885e27f00c272db3cb