SAMLoader (Pipe)

节点功能：该节点作为细节修复流程中的分割组件，与 SAM (Segment Anything Model) 相关，用于图像分割任务。

参数名称	说明
sam_pipe	包含已加载 SAM 模型及其分割参数的管线结构，供后续 DetailerFix 使用。

参数名称	说明
model_name	选择用于分割的 SAM 模型名称，模型需位于 sams 文件夹中。
device_mode	指定模型推理设备模式。可选值：AUTO、Prefer GPU、CPU。
sam_detection_hint	SAM 模型的检测提示方式，用于引导 mask 推理。 center-1：中心点引导单目标； - horizontal-2：水平双目标； - vertical-2：垂直双目标； - rect-4：矩形四点； - diamond-4：菱形四点； - mask-area：根据已有掩码面积计算； - mask-points：从掩码中采样正负点； - mask-point-bbox：mask 周边框引导； - none：无提示，直接使用原始 mask。推荐根据具体任务选择。
sam_dilation	对 SAM 生成的掩码进行扩张或腐蚀操作（负值为腐蚀）。控制分割区域边界，默认 0。大于 0 可扩大掩码，负值用于收缩边缘。
sam_threshold	SAM mask 的置信度阈值，取值范围为 0~1。默认 0.93，表示仅保留高置信度区域。适当降低可提升召回率，但风险是引入伪掩码。
sam_bbox_expansion	在 bbox 基础上进行额外扩张像素，增强覆盖范围。
sam_mask_hint_threshold	引导提示点的置信度阈值，控制 hint mask 生成。
sam_mask_hint_use_negative	是否使用负提示点辅助 mask 引导。 False：不使用负提示。 Small：使用 mask 中的小区域作为负样本。 Outter：使用外围区域作为负样本。推荐 Small 提升精度。

该节点使用以下3个模型，其他模型会报错。

b、h、l 这三种分割模型按体积依次增大，同时其检测精度也相应提升。模型越大，通常能够提供更高的分割质量和细节还原能力。

sam_threshold：用于控制掩膜的置信度阈值，值越高，生成的掩膜越精准。

参数	作用	配合逻辑
`sam_mask_hint_threshold`	控制从原始掩膜中提取提示点的置信度下限。值越高，所提取的提示点越靠近掩膜中心	用于筛选“哪些点是高可信的正向提示点”以及“掩膜边界附近哪些点可作为负向点”
`sam_mask_hint_use_negative`	控制是否启用负向提示点（在掩膜外围添加“非目标区域”的点）	若启用，会根据 `sam_mask_hint_threshold` 过滤掉可信度不够的区域并围绕其外围自动采样 negative points

假设你有一个遮住眼睛的掩膜图：

sam_mask_hint_threshold = 0.7
sam_mask_hint_use_negative = "Small"

表示从掩膜内部选择置信度 ≥0.7 的区域生成正向提示点，在掩膜边缘外圈生成一小圈负向点，引导 SAM 更精准地区分眼睛与脸部。

sam_mask_hint_threshold = 0.9
sam_mask_hint_use_negative = "Outter"

更严格筛选正向点，并使用更大范围的负向引导，适合背景复杂、人脸遮挡等高干扰情境。

修复目标	建议设置
眼睛、嘴巴等小区域	`threshold = 0.7 ~ 0.8`, `use_negative = Small`
人脸遮挡、前后景接壤	`threshold = 0.85 ~ 0.95`, `use_negative = Outter`
图像结构清晰，无干扰	`threshold = 0.6 ~ 0.8`, `use_negative = False`