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Florence-2 Large

Microsoft의 올인원 비전 모델 Florence-2입니다. 캡셔닝, 객체 감지, 구문 그라운딩, OCR, 세그멘테이션을 하나의 API로 제공합니다. 작업을 고르고 필요하면 텍스트 입력만 추가하면 됩니다.

2 크레딧
호출당
하나의 모델로 다양한 작업 (task_input 선택)
캡션 / 상세 캡션 / 객체 감지
OCR 및 영역 박스 OCR
구문 그라운딩·세그멘테이션
호출당 3크레딧

지금 바로 실행해보세요

콘솔의 Playground에서 별도 코드 없이 이 모델을 즉시 테스트할 수 있어요

로그인 후 사용해보기

AI 어시스턴트에서 사용하기

이 모델의 사용법을 Claude, ChatGPT 등에 복사

빠른 시작

curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "lucataco/florence-2-large",
  "input": {
    "image": "https://example.com/document.jpg",
    "task_input": "OCR with Region"
  }
}'

파라미터

파라미터타입필수기본값설명
imagestringYes-입력 이미지
task_inputstringNoCaption실행할 비전 작업 (캡션, 감지, OCR, 그라운딩, 세그멘테이션 등)
CaptionDetailed CaptionMore Detailed CaptionCaption to Phrase GroundingObject DetectionDense Region CaptionRegion ProposalOCROCR with Region
text_inputstringNo-그라운딩 구문·영역 좌표 등 텍스트가 필요한 작업용 입력

파일 입력 방법

이 모델의 image 파라미터에 파일을 전달하는 방법은 3가지입니다.

추천

간편 업로드 (Multipart)

POST /v1/predictions/upload에 파일을 직접 첨부합니다. 별도 업로드 과정이 필요 없습니다.

curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions/upload" \
  -H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
  -F "model=lucataco/florence-2-large" \
  -F 'input={"prompt":"your prompt here"}' \
  -F "file:image=@your_file.png"

이미지 URL 전달

공개 접근 가능한 URL을 직접 전달합니다. Storage API로 업로드한 파일의 file_url도 사용 가능합니다.

{
  "model": "lucataco/florence-2-large",
  "input": {
    "prompt": "your prompt here",
    "image": "https://example.com/image.jpg"
  }
}
File Upload 문서에서 Presigned URL 방식 등 더 자세한 업로드 방법을 확인하세요.

공통 파라미터

POST /v1/predictions 요청 시 사용되는 공통 파라미터입니다.

파라미터타입필수기본값설명
modelstringYes-모델 식별자
inputobjectYes-위 테이블의 모델별 파라미터를 포함하는 객체
output_folderstringNo-결과물 저장 폴더 경로 (최대 256자, '..' 사용 불가)
webhook_urlstringNo-완료 시 호출할 Webhook URL
is_publicbooleanNofalsetrue 시 결과물을 영구 공개 URL로도 제공

예제

영역 박스 OCR

위치 박스와 함께 텍스트 추출

curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "lucataco/florence-2-large",
  "input": {
    "image": "https://example.com/document.jpg",
    "task_input": "OCR with Region"
  }
}'

상세 캡션

여러 문장의 풍부한 캡션 생성

curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "lucataco/florence-2-large",
  "input": {
    "image": "https://example.com/scene.jpg",
    "task_input": "More Detailed Caption"
  }
}'

팁 & 모범 사례

1의존성 하나로 캡션+감지+OCR을 커버해 비전 파이프라인이 단순해집니다
2'OCR with Region'은 텍스트와 박스 좌표를 함께 반환해 레이아웃 파싱에 좋습니다
3'Caption to Phrase Grounding' + text_input으로 이미지 속 구문 위치를 찾을 수 있습니다
4임계값 제어가 필요한 자연어 감지는 Grounding DINO가 더 정밀합니다

사용 사례

의존성 하나로 통합 비전 파이프라인
상세 이미지 캡셔닝
위치 박스가 있는 OCR
오픈 어휘 감지
영역 기반 세그멘테이션