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ComfyUI-Impact-Pack

SAMDetector (combined)

节点功能:利用 SAM 技术对输入的 SEGS 区域进行精确分割,并将所有检测到的掩码合并为单一输出。
SAMDetector (combined)-节点参数说明
输入参数
sam_model所选的 Segment Anything 模型实例。
segs原始区域分割信息。
image对应原图图像(非 SEGS 内含图像)。
输出参数
MASK由 SAM 模型对所有 SEGS 区域综合分析后生成的联合掩码。
控件参数
detection_hintSAM 的提示点生成策略: center-1:使用 bbox 中心作为提示点,适用于主体清晰的场景; horizontal-2 / vertical-2:左右/上下两个提示点; rect-4 / diamond-4:使用四个角提示点; mask-area:使用原始掩码作为提示; mask-points:从原掩码采样多个点; mask-point-bbox:结合中心点与掩码; none:使用全图默认提示,常作为 fallback。
dilation对最终 Mask 的膨胀/腐蚀处理。正值膨胀,负值腐蚀。
thresholdSAM 检测敏感度(范围 0~1)。
bbox_expansion扩展每个 SEGS 中 bbox 的像素边距。
mask_hint_threshold当使用 mask 类提示时,设置提示掩码的阈值。
mask_hint_use_negative是否添加负提示区域,值为:False, Small, Outter。

关于hint之类的参数调控,适用于检测目标特别不明显的情况。否则大多数模式下差别不。

选项含义
center-1使用中心点进行提示
horizontal-2水平方向双点提示
vertical-2垂直方向双点提示
rect-4使用四角包围盒作为提示
diamond-4菱形四点提示
mask-area使用已有掩膜区域作为提示(不一定存在)
mask-points掩膜轮廓点提示
mask-point-bbox掩膜点 + 边界框提示
none无提示,完全自动分割(适合全图或已精准目标)

以下则是测试dilation bbox_expansion 两个参数的区别:

  • dilation:对原始掩膜(mask)的边缘进行膨胀操作,即扩大已有 mask 区域的边缘范围,使目标边界更宽。
  • bbox_expansion:是在目标检测过程中,将原始的检测框(bounding box)进行扩展,从而在裁剪或处理时保留更多的 mask 区域,可能会引入更多周边信息。

两者都能扩大作用范围,但处理机制不同:dilation 针对的是掩膜边缘形态的直接扩张,而 bbox_expansion 是通过扩大定位框来间接保留更多区域

总之,SAMDetectorCombined 节点的参数主要用于在检测目标不明确或边界模糊的场景中进行精细调控。当目标较为清晰、分割区域明确时,使用默认参数通常已能获得良好结果,无需过多调整。

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