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Florence-2 & GroundingDINO + SAM：高度なAI画像セグメンテーションワークフロー

🚀 精度と効率を追求した2つの強力なワークフローで、最先端のAI駆動画像セグメンテーションの力を解き放ちましょう！セマンティックセグメンテーションまたは詳細なオブジェクト検出のいずれにも対応し、あなたの作業プロセスを革新します。

🖼 Florence-2 セグメンテーションワークフロー
🔹 MicrosoftのFlorence-2を用いてセマンティックセグメンテーションを実行
🔹 指参照表現セグメンテーション（RES）で画像を処理
🔹 記述的なプロンプト（例：「body」）からクリーンなセグメンテーションマスクを生成

🖼 GroundingDINO + SAM ワークフロー
🔹 **GroundingDINO（オブジェクト検出）＋ SAM（Segment Anything Model）**を組み合わせ
🔹 自然言語プロンプト（例：「skin」）に基づいてオブジェクトを検出
🔹 高精度なオブジェクトマスクを提供

💡 使用例：
✅ 精密な背景除去
✅ AI支援による写真編集
✅ 実世界画像におけるオブジェクト検出
✅ クリエイティブおよびテクニカルアプリケーション向けの自動AIセグメンテーション

これらのワークフローは、画像処理におけるより高い精度を求めるプロフェッショナルやAI愛好家向けに設計されています。今日こそ試して、あなたのAI画像セグメンテーションワークフローをレベルアップしましょう！ 🔥