这种方式出来的遮罩是比较精确,比CLIP语义分割效果要好。 4、YoloWorld(插件) 下载插件: 前往:https://huggingface.co/camenduru/YoloWorld-EfficientSAM/tree/main 将efficient_sam_s_cpu.jit 和 efficient_sam_s_gpu.jit 下载到 custom_nodes/ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM 中 上图我们将人物和水果进行了一...
- 配置文件中列出了每个SAM模型版本的官方下载URL,这些URL位于Facebook AI Research的公共文件服务器(`https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/`)。2. **Hugging Face备选**: - 尽管这些模型文件同样可在Hugging Face上找到(如`https://huggingface.co/spaces/abhishek/StableSAM/tree/main`),但当网络...
我们在你comfyui安装目录中找到节点安装文件夹(custom_nodes),然后找到comfyui_controlnet_aux节点,按照这个路径/src/controlnet_aux/sam/找到automatic_mask_generator.py 文件。 打开automatic_mask_generator.py文件,大概在277行,找到以下代码: in_points = torch.as_tensor(transformed_points, device=self.predictor...
交互式 SAM 检测器 局部修复 基于蒙版修复图像 基于SEGS修复图像 面部修复 手部修复 图片放大 前提条件:熟悉ComfyUI基本工作流程,安装efficiency-nodes和Impact Pack插件。 效率节点 添加“K采样器(效率)“节点和“效率加载器”节点,连接输入输出端口,调整好参数,这样只需要两个节点即可进行文生图。 XY图表 在“K采样...
通过鼠标点一点,你就得到一只朝你移动过来的耶耶!这就是SAM2在Comfyui中视频领域的实现!Hello,大家好呀,我是Jason,没想到在SIGGRAPH大会开幕之际,kijai大神就将SAM2整合进了Comfyui,现在我们一起来看看吧。 如果您有任何想法或问题,欢迎在评论区留言。为了准备这些
使用segment_anything插件来一键生成图片的前景、背景和蒙版。插件使用GroundingDINO作为对象检测器,并通过SAM模型处理图像,生成对象蒙版。实操步骤包括加载默认的文生图工作流,使用segment_anything插件,并输入提示词来生成前景遮罩。 文章还介绍了comfyui-was-node-suite中的图像处理方法。这是一个包含190个常用节点的泛节...
sam_model_opt → 要整合进管道的SAM模型 segm_detector_opt → 要整合进管道的SEGM模型 detailer_hook → 要整合进管道的定制的细节处理信息 文本框 → 通配符规范,如果保持为空,此选项将被忽略 Select to add LoRA → 选择要加载的LoRA模型 Selert to add Wildcard → 选择要添加的通配符 ...
prompt → SAM的prompt输入 输出: image → 输出图片 mask → 分割目标的遮罩 注意:该节点需参照ComfyUI Segment Anything的安装方法安装模型。如果已经正确安装了ComfyUI Segment Anything,可跳过此步骤。 从这里下载 config.json,model.safetensors,tokenizer_config.json,tokenizer.json 和 vocab.txt 5个文件到 Com...
通过SAM模型,我们对图片进行蒙版操作,根据用户输入的提示词(例如"closing"),系统能够自动识别图中的衣物,并生成相应的蒙版。 这一步骤实现了智能化的人物换装预处理。 在工作流的核心,我们运用了三个Controlnet网络,分别用于控制人物的姿势、深度和边缘检测。
使用sam语义分割得到抠了背景的物体图。 转换成黑白遮罩图。 通过黑白遮罩图裁剪掉1的图得到一张无背景产品图。 通过遮罩进行除产品本身外的区域进行重绘,使用了ip-adapter风格迁移了2中的图,同时也使用我自己炼的电商背景lora。再把5得到的图粘贴回6生成的图中。