Sam2AutoSegmentation

Sam2AutoSegmentation-节点参数说明

输入参数
sam2_model	加载 SAM2 模型，可连接 Sam2Loader。
image	输入图像，通常是 RGB 图像，用于进行分割。
输出参数
mask	生成遮罩图像，可以用作遮罩或蒙版。
segmented_image	应用 mask 后生成的图像（即可视化的分割结果）。
bbox	每个分割区域的边界框坐标（bounding boxes）。
控件参数
points_per_side	每边放置多少采样点，总数为输入端的平方，影响mask的数量与分辨率，越大越精细但越慢。
points_per_batch	每次处理的点数，用于加速推理，不影响结果。
pred_iou_thresh	用于筛选 mask 的 IOU 阈值，越高越精确但可能舍弃掉边缘或不确定区域。
stability_score_thresh	掩码稳定性过滤阈值，排除模型不稳定的区域，过高会导致小目标被忽略。
stability_score_offset	为计算稳定性打分添加一个偏移量，默认1.0即可。
mask_threshold	二值化遮罩的阈值，通常设为0表示不二值化（保留 float mask）。
crop_n_layers	是否采用多层裁剪以捕捉细节（recursive segmentation），大于0启用多层裁剪。
box_nms_thresh	对生成的边框执行 NMS（非极大值抑制），用于去除重复框。
crop_nms_thresh	对 crop 模式下的多个 mask 进行 NMS，避免重复区域。
crop_overlap_ratio	控制 crop 边界之间的重叠比例，避免漏检但增加计算量。
crop_n_points_downscale_factor	控制在 crop 时所使用的点数缩小倍率（提高速度）。
min_mask_region_area	过滤掉小于该面积的 mask（像素数），避免碎片掩码。
use_m2m	是否使用多掩码（mask-to-mask）细化推理，启用后更准确但更慢（SAM2支持）。
keep_model_loaded	保持模型常驻内存，节省加载时间，适合长时间运行或多图处理。

使用该节点接入时，需要将segmentor设置为automaskgenerator

points_per_side=32时：

points_per_side=128时：

points_per_side=512时：

注：不同数值的差异并不大，与选用模型的关系更密切

model换成sam2_hiera_base_plus.saftensors后分割有了明显的变化。

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ComfyUI第三方插件

Sam2AutoSegmentation