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ComfyUI-BiRefNet-lite


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介绍

本仓库将BiRefNet最新模型封装为ComfyUI节点来使用，并支持cpu和gpu分块加载，模型缓存特性。

特性

特性1: 支持cpu和gpu分块加载
在开启cuda的情况下，指定cpu_size，可将模型部分加载到cpu上 slot
特性2: 模型缓存
特性3: 多种裁剪方式
支持putalpha, naive, alpha_matting三种裁剪方式 slot

News

  • Nov 19, 2023: 增加mask_precision_threshold参数，控制mask的精度阈值，默认为0.1

安装

方法1:

  1. 进入节点目录, ComfyUI/custom_nodes/
  2. git clone https://github.com/rubi-du/ComfyUI-BiRefNet-lite.git
  3. cd ComfyUI-BiRefNet-lite
  4. pip install -r requirements.txt
  5. 重启ComfyUI

方法2:

直接下载节点源码包，然后解压到custom_nodes目录下，最后重启ComfyUI

方法3：

通过ComfyUI-Manager安装，搜索“ComfyUI-BiRefNet-lite”进行安装

使用

示例工作流放置在ComfyUI-BiRefNet-lite/workflow中

加载模型有两种方式可选：一是自动下载并加载远程模型，二是加载本地模型（此时需将load_local_model设为true，并将local_model_path设置为指向models/birefnet目录下的本地模型路径，例如BiRefNet文件夹）

模型下载地址：
BiRefNet: https://huggingface.co/ZhengPeng7/BiRefNet/tree/main
BiRefNet_lite-2K: https://huggingface.co/ZhengPeng7/BiRefNet_lite-2K/tree/main
BiRefNet-portrait: https://huggingface.co/ZhengPeng7/BiRefNet-portrait/tree/main
BiRefNet-matting: https://huggingface.co/ZhengPeng7/BiRefNet-matting/tree/main
RMBG-2.0: https://huggingface.co/briaai/RMBG-2.0/tree/main

工作流workflow.json的使用

plot

工作流video_workflow.json的使用
workflow地址

感谢

感谢BiRefNet仓库的所有作者 ZhengPeng7/BiRefNet

部分代码参考了 MoonHugo/ComfyUI-BiRefNet-Hugo 感谢！