Florence-2 Segmentation

МультимодальныеДоступно
от CommunityID модели: florence-2-segmentation

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

Цена
≈ 0,0012 $/запуск
Вход → выход
Текст + Изображение → Текст
Разработчик
Community
Обновлено
23 сентября 2026 г.
01

Playground

Попробовать Florence-2 Segmentation

Нет формы ввода

≈ 0,0012 $/запуск

Для этой модели ещё нет формы ввода

Её входные данные ещё не задокументированы. Чтобы запуск не сбился на неправильном входе, мы не предлагаем форму. Выберите сравнимую модель.

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

О Florence-2 Segmentation

КороткоПо состоянию на 23 сентября 2026 г.

Florence-2 Segmentation — это модель от Community в категории Мультимодальные. На Railwail Florence-2 Segmentation стоит ≈ 0,0012 $ за запуск.

04

Цены

Цены в долларах США. Использование оплачивается из предоплаченных кредитов.
Типичный запуск (≈ 1 с на L40S)0,0012 $ за запуск
Время GPU (L40S)0,00117 $ за секунду GPU
  • Оплата рассчитывается по времени GPU, которое фактически требуется для запуска. При запуске из вашего баланса резервируется 3× типичная цена, которая затем списывается.
  • 1 кредит = 0,01 $

Калькулятор стоимости

Калькулятор цен

s

По данным поставщика: примерно 1 с

Итого

0,12 $

12 кредитов

За запуск

0,0012 $ · 0,12 кредитов

Выставляется счет за фактическое время GPU; это оценка.

05

API

Вызовите Florence-2 Segmentation с помощью вашего API-ключа Railwail. Используйте этот ID модели в запросе:

Нет проверенного примера API

Публичный API передает другой формат входных данных, чем требует эта модель. Используйте playground выше.

06

Спецификации

ID модели
florence-2-segmentation
Разработчик
Community
Входные данные
Текст, Изображение
Выходные данные
Текст
Тарификация
По использованию (токены или время GPU)
Запись в каталоге обновлена
23 сентября 2026 г.

Теги

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

Часто задаваемые вопросы

Что такое Florence-2 Segmentation?

Florence-2 Segmentation — модель от Community в категории Мультимодальные.

Сколько стоит Florence-2 Segmentation на Railwail?

На Railwail Florence-2 Segmentation стоит ≈ 0,0012 $ за запуск. Вы платите за то, что фактически использует каждый запрос. Использование оплачивается предоплаченными кредитами; 1 кредит = 0,01 $.

Насколько быстра Florence-2 Segmentation?

На Railwail пока недостаточно измеренных запусков Florence-2 Segmentation, чтобы указать время выполнения. Оно зависит от входных данных, параметров и нагрузки на провайдера.

Florence-2 Segmentation лучше, чем BLIP?

Это зависит от задачи. Florence-2 Segmentation (Community) и BLIP (Salesforce) — обе модели в категории Мультимодальные. На странице сравнения показаны их цены и характеристики рядом.

Сравнить Florence-2 Segmentation и BLIP

Может ли Florence-2 Segmentation обрабатывать изображения?

Да. Florence-2 Segmentation принимает изображения на входе в дополнение к тексту.

08

Сравнимые модели

Все в этой категории
  • 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 $/запуск

    75 % дешевле за единицу

    Сравнить Florence-2 Segmentation и 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 $/запуск

    3 708 % дороже за единицу

    Сравнить Florence-2 Segmentation и 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 $/запуск

    317 % дороже за единицу

    Сравнить Florence-2 Segmentation и Depth Anything v2

Все модели через один API

Один API-ключ для всех моделей на Railwail. Использование оплачивается из предоплаченных кредитов, 1 кредит = 0,01 $.