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# SAM3_VideoTrack - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Track objects across video frames using SAM3's memory-based tracker.

Track objects across video frames using SAM3's memory-based tracker. The node processes a sequence of video frames and maintains object identities across frames, using either initial masks or text prompts to define what to track, and can detect new objects along the way using text conditioning.

## 입력

| 매개변수                  | 설명                                                             | 데이터 타입       | 필수  | 범위                   |
| --------------------- | -------------------------------------------------------------- | ------------ | --- | -------------------- |
| `images`              | 배치된 이미지로서의 비디오 프레임                                             | IMAGE        | 예   | 배치된 비디오 프레임          |
| `model`               | 추적에 사용할 SAM3 모델                                                | MODEL        | 예   | SAM3 모델              |
| `initial_mask`        | 첫 프레임에서 추적할 마스크(개체당 하나)                                        | MASK         | 아니요 | 개체당 마스크 1개           |
| `conditioning`        | 추적 중 새로운 개체를 감지하기 위한 텍스트 컨디셔닝                                  | CONDITIONING | 아니요 | 텍스트 컨디셔닝             |
| `detection_threshold` | 텍스트 프롬프트 기반 감지를 위한 점수 임계값 (기본값: 0.5)                           | FLOAT        | 아니요 | 0.0 \~ 1.0 (0.01 단위) |
| `max_objects`         | 최대 추적 개체 수. 초기 마스크도 이 제한에 포함됩니다. 0은 내부 상한인 64를 사용합니다. (기본값: 4) | INT          | 아니요 | 0 \~ 64              |
| `detect_interval`     | N 프레임마다 감지를 실행합니다(1=매 프레임). 값이 클수록 연산을 절약합니다. (기본값: 1)         | INT          | 아니요 | 1 이상                 |

**참고:** `initial_mask` 또는 `conditioning` 중 하나는 반드시 제공해야 합니다. 둘 다 생략하면 노드에서 오류가 발생합니다.

## 출력

| 출력 이름        | 설명                                        | 데이터 타입            |
| ------------ | ----------------------------------------- | ----------------- |
| `track_data` | 모든 비디오 프레임에 걸쳐 개체 마스크와 메타데이터를 포함하는 추적 데이터 | SAM3\_TRACK\_DATA |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `ef584628b334997a001a857a7deffb7eda34db8fa50e3d734a07b5e92566d48d`