> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://dripart-mintlify-b90d3c69.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # SAM3_Detect - ComfyUI Built-in Node Documentation > Complete documentation for the SAM3_Detect node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage. # SAM3 Detect ノード ## 概要 SAM3 Detect ノードは、テキストによる説明、バウンディングボックス、またはポイントプロンプトを使用して、オープンボキャブラリーの検出とセグメンテーションを実行します。テキストで記述した内容、ボックスを描いた場所、またはポイントをクリックした位置に基づいて、画像内のオブジェクトを識別し、セグメント化することができます。 ## 入力 | パラメータ | 説明 | データ型 | 必須 | 範囲 | | ------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------- | --- | ---------- | | `model` | 検出とセグメンテーションに使用するSAM3モデル | MODEL | はい | - | | `image` | 処理する入力画像 | IMAGE | はい | - | | `conditioning` | CLIPTextEncodeからのテキスト条件付け。テキストプロンプトを使用した検出時に必要です | CONDITIONING | いいえ | - | | `bboxes` | セグメント化する領域のバウンディングボックス。単一のボックス（全フレームに適用）、ボックスのリスト（全フレームに適用）、またはリストのリスト（フレームごとのボックス）を指定できます。テキスト条件付けなしで指定した場合、各ボックス内をセグメント化します | BOUNDING\_BOX | いいえ | - | | `positive_coords` | ピクセル座標を使用したJSON形式 `[{"x": int, "y": int}, ...]` の正のポイントプロンプト。セグメンテーションに含めたいポイントです | STRING | いいえ | - | | `negative_coords` | ピクセル座標を使用したJSON形式 `[{"x": int, "y": int}, ...]` の負のポイントプロンプト。セグメンテーションから除外したいポイントです | STRING | いいえ | - | | `threshold` | テキストベース検出の信頼度しきい値。この値を超えるスコアの検出のみが保持されます（デフォルト: 0.5） | FLOAT | いいえ | 0.0 ～ 1.0 | | `refine_iterations` | SAMデコーダーのリファインメントパスの回数。値を大きくするとマスク品質が向上する可能性があります。0を設定すると、リファインメントなしで生の検出マスクを使用します（デフォルト: 2） | INT | いいえ | 0 ～ 5 | | `individual_masks` | 有効にすると、検出された各オブジェクトの個別のマスクを出力し、単一のマスクに結合しません（デフォルト: False） | BOOLEAN | いいえ | True/False | ### パラメータの制約と注意事項 * **テキストプロンプト**: テキストベースの検出を使用するには、`conditioning` 入力を提供する必要があります。テキスト条件付けが提供されると、ノードは画像上でテキストガイドによる検出を実行します。 * **ボックスプロンプト**: テキスト条件付けなしで `bboxes` が提供された場合、ノードは各バウンディングボックス内の領域をセグメント化します。 * **ポイントプロンプト**: `positive_coords` または `negative_coords` が提供された場合、ノードはポイントベースのセグメンテーションを使用します。ポイントは自動的にモデルの内部解像度にスケーリングされます。 * **複数のプロンプトタイプ**: 異なるプロンプトタイプを組み合わせることができます。例えば、テキスト条件付けとバウンディングボックスの両方を提供して、テキスト検出を特定の領域に制限することができます。 * **バッチ処理**: このノードはバッチ処理された画像をサポートしています。複数のフレームを処理する場合、リストのリスト形式を使用してフレームごとにバウンディングボックスを提供できます。 * **ポイントのJSON形式**: ポイント座標は、`[{"x": 100, "y": 200}, {"x": 150, "y": 250}]` の形式の有効なJSON文字列として提供する必要があります。 ## 出力 | 出力名 | 説明 | データ型 | | -------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------- | | `bboxes` | セグメンテーションマスク。`individual_masks` が False（デフォルト）の場合、フレームごとに単一の結合マスクを返します。True の場合、検出された各オブジェクトの個別のマスクを返します | MASK | | `bboxes` | 座標と信頼度スコアを含む検出されたバウンディングボックス。各ボックスには `x`、`y`、`width`、`height`、`score` の値が含まれます | BOUNDING\_BOX | > このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ [GitHub で編集](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/SAM3_Detect/ja.md) *** **Source fingerprint (SHA-256):** `d073bda7eca934f3c64e1be740f5fb5249d27046a8be5902ea5d2245d5f679ea`