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June 1, 2025 · View on GitHub

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支持使用新老版本BiRefNet模型进行抠图

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save api extended save api extended

安装

  • 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

模型

最新的模型:

  • General: 用于一般用例的预训练模型。
  • General-HR: 用于一般用例的预训练模型，在更高分辨率的图像上表现出色(训练分辨率2048x2048)。
  • 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)。
  • General-dynamic: 用于动态分辨率的预训练模型，基于256x256到2304x2304的图片分辨率进行训练。
  • General-reso_512: 一个更快、更准确的低分辨率预训练模型，基于512x512的图像训练。
  • General-legacy: 一般用例的预训练模型，基于DIS5K-TR,DIS-TEs, DUTS-TR_TE,HRSOD-TR_TE,UHRSD-TR_TE, HRS10K-TR_TE (w/o portrait seg data)。
  • Portrait: 人物肖像预训练模型。
  • Matting: 一种使用无过渡遮罩抠图的预训练模型。
  • Matting-HR: 在更高分辨率的图像上显示出出色的性能的预训练模型 (2048x2048)。
  • Matting-Lite: 用一般用例的无过渡遮罩抠图的轻量级预训练模型。
  • 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-HR ➔ model.safetensors 重命名为 General-HR.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
  • General-dynamic ➔ model.safetensors 重命名为 General-dynamic.safetensors
  • General-legacy ➔ model.safetensors 重命名为 General-legacy.safetensors
  • General-reso_512 ➔ model.safetensors 重命名为 General-reso_512.safetensors
  • Portrait ➔ model.safetensors 重命名为 Portrait.safetensors
  • Matting ➔ model.safetensors 重命名为 Matting.safetensors
  • Matting-HR ➔ model.safetensors 重命名为 Matting-HR.safetensors
  • Matting-Lite ➔ model.safetensors 重命名为 Matting-Lite.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

旧模型:

权重模型(非必须)

下载放在models/BiRefNet

节点

感谢

ZhengPeng7/BiRefNet

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