AI画像セグメンテーション：写真をセグメンテーションマップに変換

1. ステップ 1

   写真をアップロード

   JPG、PNG、WebP を1枚ドロップします。街並み、部屋、背景の前に立つ人物など、はっきり分かれた領域が複数ある写真ほど、マップが見やすくなります。

2. ステップ 2

   SAM にセグメンテーションさせる

   画面全体が自動的にセグメンテーションされます。プロンプトも対象選択も不要なので、同じ写真からは毎回同じマップが得られます。

3. ステップ 3

   ダウンロード、または続けて作業

   結果は生成セッションで開くので、ダウンロードすることも、やり直すことなくそのままモデルに構造ガイドとしてつなぐこともできます。

セグメンテーションマップとは何ですか？

モデルが見つけた領域をそれぞれ単色で塗りつぶした、写真の別バージョンです。何がどこにあり、どこで終わるかを記録し、見た目は捨てます。生成モデルはこれを構造ガイドとして読み取ります。

写真から特定の物体を切り抜けますか？

できません。クレジットを使う前に知っておく価値のある違いです。このツールは画面全体を自動でセグメンテーションし、1枚のカラーマップを返します。特定の物体だけを取り出すことはできず、各領域が個別のマスクとして書き出されることもありません。被写体を抜き出したい場合は、切り抜きや背景除去のツールをお使いください。

各領域が何なのか教えてくれますか？

いいえ。SAM が見つけるのはカテゴリではなく境界なので、領域は「周囲と別である」と示されるだけで、名前は付きません。検出クラスの一覧も、機械可読な書き出しもありません。ラベル付きのカテゴリが必要な場合、このツールは適しません。

出力を ControlNet の seg 入力に使えますか？

はい、多くの方はそのために生成しています。出力は標準的なカラーのセグメンテーション画像なので、seg 条件入力を受け付ける場所ならどこでも使えます。結果は生成セッションで開くため、ダウンロードせずにそのままモデルへつなぐこともできます。

領域はいくつ検出されますか？

写真次第で、数を指定することはできません。にぎやかな街並みなら多く、無地の背景に被写体が1つだけならごくわずかです。はっきり分かれた領域が複数ある写真ほど、有用なマップになります。

アップロードできる画像形式は？

JPG、PNG、WebP に対応し、1回につき1枚です。セグメンテーションマップは標準的な画像形式で返るので、ダウンロードも、別ノードへの受け渡しもできます。

写真はブラウザ内で処理されますか？

いいえ。端末内だけで完結するセグメンテーションツールもありますが、これは違います。写真はアップロードされ、当社のサーバー上でセグメンテーションされます。そのおかげで、どの端末からでも同じ SAM モデルを実行できます。モデルの品質よりもファイルを外に出さないことを重視する場合は、ローカルで動くツールのほうが適しています。

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