rubi-du-ComfyUI-BiRefNet-Super/README.md

ComfyUI-BiRefNet-lite

中文 | English

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
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

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

加载模型支持两种方式，一种是自动下载远程模型并加载模型，另外一种是加载本地模型。加载本地模型的时候需要把load_local_model设置为true，并把local_model_path设置为本地模型所在路径，例如：H:\ZhengPeng7\BiRefNet

---

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

---

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！