支持使用新老版本BiRefNet模型进行抠图
- 手动安装
cd custom_nodes
git clone https://github.com/lldacing/ComfyUI_BiRefNet_ll.git
cd ComfyUI_BiRefNet_ll
pip install -r requirements.txt
# restart ComfyUI- ComfyUI管理器搜索安装
- General: 用于一般用例的预训练模型。
- General-Lite: 用于一般用例的轻量级预训练模型。
- General-Lite-2K: 用于一般用例的轻量级预训练模型，适用于高分辨率图像。 (最佳分辨率2560x1440).
- Portrait: 人物肖像预训练模型。
- Matting: 一种使用无trimap matting的预训练模型。
- DIS: 一种用于二分图像分割（DIS）的预训练模型。
- HRSOD: 一种用于高分辨率显著目标检测（HRSOD）的预训练模型。
- COD: 一种用于隐蔽目标检测（COD）的预训练模型。
- DIS-TR_TEs: 具有大量数据集的预训练模型。
模型文件放在${comfyui_rootpath}/models/BiRefNet（当使用AutoDownloadBiRefNetModel时，则会自动下载模型）.
也可以手动下载模型:
- General ➔
model.safetensors重命名为General.safetensors - General-Lite ➔
model.safetensors重命名为General-Lite.safetensors - General-Lite-2K ➔
model.safetensors重命名为General-Lite-2K.safetensors - Portrait ➔
model.safetensors重命名为Portrait.safetensors - Matting ➔
model.safetensors重命名为Matting.safetensors - DIS ➔
model.safetensors重命名为DIS.safetensors - HRSOD ➔
model.safetensors重命名为HRSOD.safetensors - COD ➔
model.safetensors重命名为COD.safetensors - DIS-TR_TEs ➔
model.safetensors重命名为DIS-TR_TEs.safetensors
GitHub上的模型： BiRefNet Releases
下载放在models/BiRefNet
- swin_large_patch4_window12_384_22kto1k.pth（非General-Lite和General-Lite-2K模型）
- swin_tiny_patch4_window7_224_22kto1k_finetune.pth（仅General-Lite和General-Lite-2K模型）
- AutoDownloadBiRefNetModel
- 自动下载模型到
${comfyui_rootpath}/models/BiRefNet，不支持权重
- 自动下载模型到
- LoadRembgByBiRefNetModel
- 从
${comfyui_rootpath}/models/BiRefNet和 在extra YAML 文件中通过birefnet配置的路径中选择模型 - 支持 BiRefNet Releases 中的新模型 和 老的模型BiRefNet-DIS_ep580.pth 与 BiRefNet-ep480.pth
- 参数use_weight设为True时, 需要下载权重模型，General-Lite模型使用swin_tiny_patch4_window7_224_22kto1k_finetune.pth，其它模型使用 swin_large_patch4_window12_384_22kto1k.pth
- 从
- RembgByBiRefNet
- 输出透明前景图和遮罩
- RembgByBiRefNetAdvanced
- 输出前景图和遮罩，提供一些微调参数
- GetMaskByBiRefNet
- 仅输出遮罩
- BlurFusionForegroundEstimation
- 使用fast-foreground-estimation方法预估前景图