CavinHuang-comfyui-nodes-docs/docs/SAMPreprocessor.md

Documentation

• Class name: SAMPreprocessor
• Category: ControlNet Preprocessors/others
• Output node: False
• Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

SAMPreprocessor节点的设计目的是使用SAM(Segment Anything Model)方法对图像进行分割。它预处理图像以增强其效果，为进一步的处理或分析做准备，特别聚焦于分割任务。

Input types

Required

• image
  • 需要进行分割的输入图像。这是SAMPreprocessor操作的主要数据，旨在识别和分割图像中的各种元素。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: torch.Tensor

Optional

• resolution
  • 指定在处理前将输入图像调整至的分辨率。此参数可能会影响分割的精度和性能。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: int

Output types

• image
  • 输出是输入图像的分割版本，其中不同的分割部分被识别和分离。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: torch.Tensor

Usage tips

• Infra type: GPU
• Common nodes: unknown

Source code

class SAM_Preprocessor:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return create_node_input_types()

    RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
    FUNCTION = "execute"

    CATEGORY = "ControlNet Preprocessors/others"

    def execute(self, image, resolution=512, **kwargs):
        from controlnet_aux.sam import SamDetector

        mobile_sam = SamDetector.from_pretrained().to(model_management.get_torch_device())
        out = common_annotator_call(mobile_sam, image, resolution=resolution)
        del mobile_sam
        return (out, )