Florence-2 Segmentation

متعدد الأنماطمتاح
من Communityمعرّف النموذج: florence-2-segmentation

Microsoft Florence-2 unified vision model with referring expression segmentation. Text-prompted region and mask generation in one model.

السعر
≈ ‏0.0012 US$/تشغيل
Input → output
نص + صورة → نص
مطور
Community
تم التحديث
٢٣ سبتمبر ٢٠٢٦
01

Playground

جرّب Florence-2 Segmentation

لا توجد نموذج إدخال

≈ ‏0.0012 US$/تشغيل

لا توجد نموذج إدخال لهذا النموذج حتى الآن

لم يتم توثيق مدخلاته بعد. حتى لا يفشل أي تشغيل على إدخال خاطئ، لا نقدم نموذجاً هنا. اختر نموذجاً مماثلاً بدلاً من ذلك.

02

Examples

Real outputs from the public examples of this model on Replicate, with the prompt and settings that produced them. They were not generated live on this page.
  • Example output 1 from Florence-2 SegmentationOpen full size
    InputInput

    No text prompt: the model only takes the input shown.

  • Example output 2 from Florence-2 SegmentationOpen full size
    InputInput

    No text prompt: the model only takes the input shown.

  • Example output 3 from Florence-2 SegmentationOpen full size
    InputInput

    No text prompt: the model only takes the input shown.

03

حول Florence-2 Segmentation

الملخصاعتباراً من ٢٣ سبتمبر ٢٠٢٦

Florence-2 Segmentation هو نموذج من Community في فئة متعدد الأنماط. على Railwail، يكلف Florence-2 Segmentation ≈ ‏0.0012 US$ لكل تشغيل.

04

التسعير

الأسعار بالدولار الأمريكي. يتم احتساب الاستخدام من الأرصدة المدفوعة مقدماً.
التشغيل النموذجي (≈ 1 ث على L40S)‏0.0012 US$ لكل تشغيل
وقت GPU (L40S)‏0.00117 US$ لكل ثانية GPU
  • يتم الفرز بناءً على وقت GPU الذي يستغرقه التشغيل فعلياً. عند بدء التشغيل، يتم حجز 3× السعر النموذجي من رصيدك ويتم تسويته لاحقاً.
  • 1 رصيد = ‏٠٫٠١ US$

حاسبة التكلفة

حاسبة الأسعار

s

نموذجي وفقاً للمزود: حوالي 1 ث

الإجمالي

‏0.12 US$

12 رصيد

لكل تشغيل

‏0.0012 US$ · 0.12 رصيد

يتم الفرض بناءً على وقت GPU الفعلي؛ هذا تقدير.

05

API

استدعِ Florence-2 Segmentation باستخدام مفتاح Railwail API الخاص بك. استخدم معرّف النموذج هذا في الطلب:

لا يوجد مثال API موثق

API العام يمرر صيغة إدخال مختلفة عما يحتاجه هذا النموذج. استخدم ساحة الاختبار أعلاه.

06

المواصفات

معرّف النموذج
florence-2-segmentation
مطور
Community
الإدخال
نص, صورة
الإخراج
نص
الفواتير
حسب الاستخدام (الرموز أو وقت GPU)
تم تحديث إدخال الكتالوج
٢٣ سبتمبر ٢٠٢٦

الوسوم

  • replicate
  • segmentation
  • vision-understanding
  • microsoft
  • open-weights
07

الأسئلة الشائعة

ما هو Florence-2 Segmentation؟

Florence-2 Segmentation هو نموذج من Community في فئة متعدد الأنماط.

كم تكلفة Florence-2 Segmentation على Railwail؟

على Railwail، يكلف Florence-2 Segmentation ≈ ‏0.0012 US$ لكل تشغيل. يتم فرض رسوم عليك مقابل ما تستخدمه كل طلب فعلياً. الاستخدام يُدفع من أرصدة مدفوعة مقدماً؛ 1 رصيد يساوي ‏٠٫٠١ US$.

ما سرعة Florence-2 Segmentation؟

لا توجد عمليات تشغيل مقاسة كافية لـ Florence-2 Segmentation على Railwail حتى الآن لتحديد وقت التشغيل. يعتمد على الإدخال والإعدادات والحمل لدى المزود.

هل Florence-2 Segmentation أفضل من BLIP؟

هذا يعتمد على المهمة. Florence-2 Segmentation (Community) و BLIP (Salesforce) كلاهما نموذج في فئة متعدد الأنماط. تعرض صفحة المقارنة أسعارهما والمواصفات جنباً إلى جنب.

قارن Florence-2 Segmentation و BLIP

هل يمكن لـ Florence-2 Segmentation معالجة الصور؟

نعم. Florence-2 Segmentation يقبل الصور كإدخال بالإضافة إلى النص.

08

نماذج قابلة للمقارنة

الكل في هذه الفئة
  • BLIPSalesforce

    Salesforce BLIP. Vision-language model for image captioning and visual question answering. Given an image it writes a short natural-language caption, or answers a question about the image when one is supplied. A widely used baseline for automatic captioning.

    ≈ ‏0.00030 US$/تشغيل

    75 % أرخص لكل وحدة

    قارن Florence-2 Segmentation مع BLIP
  • pharmapsychotic's CLIP Interrogator. Takes an image and produces a Stable-Diffusion-style text prompt by combining BLIP captioning with CLIP to rank likely subjects, artists, mediums and styles. Commonly used to reverse-engineer a prompt from an existing picture.

    ≈ ‏0.0457 US$/تشغيل

    3,708 % أغلى لكل وحدة

    قارن Florence-2 Segmentation مع CLIP Interrogator
  • Monocular depth-estimation model trained on 595k labeled and 62M unlabeled images. Strong zero-shot generalization in indoor and outdoor scenes.

    ≈ ‏0.0050 US$/تشغيل

    317 % أغلى لكل وحدة

    قارن Florence-2 Segmentation مع Depth Anything v2

جميع النماذج عبر API واحدة

مفتاح API واحد لكل نموذج على Railwail. يتم احتساب الاستخدام من الأرصدة المدفوعة مقدماً، 1 رصيد = ‏٠٫٠١ US$.