fix: 治理抠图白边——推荐改用模型 alpha，新增收边与颜色反溢出

用户反馈边缘一圈白边。诊断：按 alpha 分层统计 RGB 均值，
alpha 0.05~0.3 的边缘像素 RGB 高达 0.989（角色本体只有 0.363），
证实边缘掺了背景白 —— 我只设了 alpha 却没动 RGB。

新增两个参数：
- decontaminate 颜色反溢出，按 观察色=前景×a+白×(1-a) 反解前景色
- edge_shrink 把边缘那圈几乎全是背景的半透明像素收掉

实测白边强度（合成到深绿底，量主体外缘3像素环带比背景亮多少）：
  都关闭 0.0483 / 只反溢出 0.0466 / 只收边 0.0283 / 两者 0.0261 / 狠收边 0.0164
即：收边是主力（-41%），反溢出单独几乎无效（-3.5%）——因为观察色
本身就太白，反解出来还是白。这点如实写进 tooltip 与 README。

但收边暴露了颜色阈值法的死穴：它按「离白色多远」估 alpha，
白衬衫接近白、alpha 天生偏低，收边会把衬衫啃出破洞（肉眼可见背景
透过衣服）。这不是调参能解决的，故改推荐语义级抠图：

- bg_mode 默认改为「已带透明通道（推荐·上游接抠图节点）」，
  选项名直接把取舍写进去，旧选项名保留在 _BG_ALIAS 里做兼容
- edge_shrink 默认 0.2（配模型 alpha 够用；配阈值法需 0.35+）
- 示例工作流插入 Lucida 节点：加载视频 → Lucida → 拆分（masks 输入）

实测 Lucida 一次识别整张雪碧图全部 8 个角色（各格前景占比 0.18~0.24，
中间空格 0.002）；同等白边水平下主体被啃面积比阈值法少 35%，白衬衫完好。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -1046,12 +1046,36 @@ WAS Node Suite 的「Text Multiline」会把 `#` 开头的行**当注释删除**
 
 **输入参数**:
 - `images` (IMAGE): 视频转出的序列帧
+- `masks` (MASK, 可选): **上游抠图节点的遮罩，强烈建议接上**（见下方「透明通道怎么来」）
 - `grid_cols` / `grid_rows` / `empty_cells`: 网格布局。3×3 中间留空即 `empty_cells=4`（序号行优先、从 0 开始）
 - `direction_names` (STRING): 按「跳过空格后的先后顺序」命名，默认 `SW,S,SE,W,E,NW,N,NE`，对应行 1 面向观众、行 3 背对观众的排布
-- `bg_mode` / `bg_threshold` / `edge_softness`: 白底转透明
+- `bg_mode` / `bg_threshold`: 透明通道来源，见下
+- `edge_shrink` / `decontaminate`: 治白边，见下
 - `fragment_threshold` (FLOAT): 清掉面积不足主体这一比例的连通碎片
+- `expand_beyond_cell` (BOOLEAN): **务必开启**，允许角色超出格子边界
 - `auto_crop` / `crop_padding`: 按内容裁剪
 
+**透明通道怎么来（关系到成品质量，别用默认凑合）**:
+
+| bg_mode | 原理 | 代价 |
+|:--------|:-----|:-----|
+| **已带透明通道**（默认推荐）| 用上游 Lucida / FeyNobg 的语义级 alpha | 需要跑模型 |
+| 白底转透明 | 纯颜色阈值 + 边缘连通性 | **角色身上的白衣服会被啃出破洞** |
+| 不处理 | 输出不透明（仍按角色范围裁剪不切断）| — |
+
+颜色阈值法的死穴在于它按「离白色多远」估 alpha，白衬衫本身就接近白、alpha 天生偏低，一旦收边压白边，衬衫就被啃穿。实测同一素材、同等白边水平下：
+
+| 方案 | 白边强度 | 主体被啃面积 |
+|:-----|--------:|-----------:|
+| 颜色阈值法（收边 0.35）| 0.0261 | 0.0373 |
+| **Lucida alpha（收边 0.2）** | **0.0256** | **0.0242（少 35%）** |
+
+Lucida 一次就能识别整张雪碧图的全部 8 个角色（各格前景占比 0.18~0.24，中间空格 0.002），肉眼比对：模型 alpha 的白衬衫完好，阈值法的衬衫上布满背景色斑块。
+
+**治白边的两个参数**:
+- `edge_shrink`（主力）：把边缘那圈「几乎全是背景」的半透明像素收掉。白底素材的边缘像素本就掺了白，不收掉贴到深色背景就发白。实测白边强度：**0 → 0.048；0.2 → 0.026；0.5 → 0.016**。配模型 alpha 用 0.15~0.25，配阈值法要 0.35 以上
+- `decontaminate`（辅助）：颜色反溢出，按 `观察色 = 前景×a + 白×(1-a)` 反解真正的前景色。**单独用只改善约 3%**（因为观察色本身已经太白，反解出来还是白），必须和收边配合
+
 **输出**: `dir_1` ~ `dir_8` (IMAGE，**4 通道 RGBA**) + `info` (STRING)
 
 **三个关键设计**:

eightdir_node.py

@@ -34,9 +34,16 @@ except Exception:                                   # 理论上 ComfyUI 环境
 MAX_DIRS = 8
 
 _BG_MODES = {
+    # 键名直接把取舍写清楚：颜色阈值法快但会啃掉白色衣物，
+    # 接模型抠图才是干净的做法（实测对比见 README）
+    "已带透明通道（推荐·上游接抠图节点）": "keep",
+    "白底转透明（快，但白色衣物会被啃）": "white",
+    "不处理（输出不透明）": "none",
+}
+# 早先版本保存的工作流里的旧选项名，不进下拉、只做解析兼容
+_BG_ALIAS = {
     "白底转透明（推荐）": "white",
     "已带透明通道": "keep",
-    "不处理（输出不透明）": "none",
 }
 
 # 与 3×3 中间留空的常见排布对应：行 1 面向观众、行 3 背对观众
@@ -93,6 +100,40 @@ def _drop_fragments(alpha, ratio):
     return np.where(keep[lab], alpha, 0.0).astype(np.float32)
 
 
+def _shrink_alpha(alpha, shrink):
+    """
+    把边缘那圈「几乎全是背景」的半透明像素收掉。
+
+    白底图上，角色边缘的抗锯齿像素本就是前景与白色的混合，而从单张图
+    反推 alpha 是欠定问题（一个方程多个未知数），浅色边缘的 alpha 往往
+    被估低，于是残留一圈混了白的半透明像素——合成到深色背景就是白边。
+    这里把 alpha 低于 shrink 的判为背景，其余重新拉伸到满值，
+    相当于平滑地向内收一点边，比形态学腐蚀不容易产生锯齿。
+    """
+    if shrink <= 0:
+        return alpha
+    s = min(0.95, float(shrink))
+    return np.clip((alpha - s) / (1.0 - s), 0.0, 1.0).astype(np.float32)
+
+
+def _decontaminate(rgb, alpha, strength, bg=1.0):
+    """
+    颜色反溢出：把混进边缘像素的背景色剥掉。
+
+    观察色 = 前景色 × a + 背景色 × (1-a)，于是
+        前景色 = (观察色 - 背景色 × (1-a)) / a
+    不做这一步，边缘像素的 RGB 里就一直掺着白，贴到深色背景上必然发白。
+    a 极小时该式会放大噪声，故对分母设下限。
+    """
+    if strength <= 0:
+        return rgb
+    a = alpha[..., None]
+    fg = (rgb - bg * (1.0 - a)) / np.maximum(a, 0.08)
+    fg = np.clip(fg, 0.0, 1.0)
+    s = float(min(1.0, strength))
+    return (rgb * (1.0 - s) + fg * s).astype(np.float32)
+
+
 def _assign_blocks(alpha_full, ybnd, xbnd, cols, frag_ratio):
     """
     全图连通标记 + 按质心把每块归属到格子。
@@ -186,16 +227,41 @@ class RuiEightDirSplit:
                                "名字只用于 info 与你自己辨认，不影响画面内容。"
                 }),
                 "bg_mode": (list(_BG_MODES.keys()), {
-                    "default": "白底转透明（推荐）",
-                    "tooltip": "webm 要保留透明就必须先把白底转成 alpha。\n"
-                               "转换只把与画面边缘相连的白色判为背景，\n"
-                               "角色身上的白衣服、白高光会被保留。"
+                    "default": "已带透明通道（推荐·上游接抠图节点）",
+                    "tooltip": "webm 要保留透明就必须先有 alpha。三种来源：\n\n"
+                               "【已带透明通道】把上游抠图节点（Lucida / FeyNobg）的\n"
+                               "  遮罩接到 masks 输入。**强烈推荐**：模型是按语义判断的，\n"
+                               "  白衣服不会被误判成背景。实测同等白边水平下，\n"
+                               "  主体被啃掉的面积比阈值法少 35%。\n"
+                               "  没接 masks 时会自动退回颜色阈值法，不会报错。\n\n"
+                               "【白底转透明】纯颜色阈值 + 边缘连通性判断，不需要模型、\n"
+                               "  很快。但它靠「离白色多远」估 alpha，角色身上的白色衣物\n"
+                               "  天生 alpha 偏低，收边时会被啃出破洞 —— 素材里有白衣服、\n"
+                               "  白高光时别用这个。\n\n"
+                               "【不处理】输出不透明。仍会按角色范围裁剪、不切断。"
                 }),
                 "bg_threshold": ("FLOAT", {
                     "default": 0.92, "min": 0.5, "max": 1.0, "step": 0.005,
                     "tooltip": "白底判定阈值：像素三通道最小值高于它才算「接近白」。\n"
                                "背景没扣干净就调低，角色边缘被啃掉就调高。"
                 }),
+                "edge_shrink": ("FLOAT", {
+                    "default": 0.2, "min": 0.0, "max": 0.95, "step": 0.01,
+                    "tooltip": "【治白边的主力参数】把边缘那圈「几乎全是背景」的\n"
+                               "半透明像素收掉，相当于平滑地向内收一点边。\n"
+                               "白底素材的边缘像素本就掺了白，不收掉贴到深色背景就发白。\n\n"
+                               "配模型 alpha（bg_mode=已带透明通道）：0.15~0.25 就够。\n"
+                               "配颜色阈值法：要 0.35 以上才压得住白边，代价是白色衣物\n"
+                               "  会被啃出破洞 —— 这也是推荐用模型 alpha 的原因。\n"
+                               "0 = 完全不收（白边明显）。"
+                }),
+                "decontaminate": ("FLOAT", {
+                    "default": 1.0, "min": 0.0, "max": 1.0, "step": 0.05,
+                    "tooltip": "【治白边的第二道】颜色反溢出：把混进边缘像素的白色剥掉。\n"
+                               "原理是按 观察色 = 前景×a + 白×(1-a) 反解出真正的前景色。\n"
+                               "1.0 = 完全反解（推荐），0 = 不处理。\n"
+                               "与上面的收边配合使用，单靠任一个都不够干净。"
+                }),
                 "edge_softness": ("FLOAT", {
                     "default": 1.0, "min": 0.1, "max": 4.0, "step": 0.05,
                     "tooltip": "边缘过渡宽度。原图边缘带抗锯齿，过渡太硬会有锯齿白边；\n"
@@ -249,10 +315,10 @@ class RuiEightDirSplit:
         return True
 
     def split(self, images, grid_cols, grid_rows, empty_cells,
-              direction_names, bg_mode, bg_threshold, edge_softness,
-              fragment_threshold, expand_beyond_cell, auto_crop, crop_padding,
-              masks=None):
-        mode = _BG_MODES.get(bg_mode, "white")
+              direction_names, bg_mode, bg_threshold, edge_shrink,
+              decontaminate, edge_softness, fragment_threshold,
+              expand_beyond_cell, auto_crop, crop_padding, masks=None):
+        mode = _BG_MODES.get(bg_mode) or _BG_ALIAS.get(bg_mode, "white")
         B, H, W, C = images.shape
         cols, rows = int(grid_cols), int(grid_rows)
         total = cols * rows
@@ -364,9 +430,12 @@ class RuiEightDirSplit:
                         outs[di][b, ..., 3] = 1.0
                         continue
 
-                    outs[di][b, ..., :3] = rgb
                     if blk:
-                        outs[di][b, ..., 3] = af[y0:y1, x0:x1] * m
+                        ac = _shrink_alpha(af[y0:y1, x0:x1] * m, edge_shrink)
+                        outs[di][b, ..., :3] = _decontaminate(rgb, ac, decontaminate)
+                        outs[di][b, ..., 3] = ac
+                    else:
+                        outs[di][b, ..., :3] = rgb
 
             for di in range(n_dir):
                 y0, y1, x0, x1 = final[di]
@@ -404,8 +473,13 @@ class RuiEightDirSplit:
                     y0, y1, x0, x1 = 0, ch, 0, cw
                 stack = np.empty((len(frames), y1 - y0, x1 - x0, 4), dtype=np.float32)
                 for fi, (rgb, alpha) in enumerate(frames):
-                    stack[fi, ..., :3] = rgb[y0:y1, x0:x1]
-                    stack[fi, ..., 3] = alpha[y0:y1, x0:x1]
+                    rc = rgb[y0:y1, x0:x1]
+                    ac = alpha[y0:y1, x0:x1]
+                    if mode != "none":
+                        ac = _shrink_alpha(ac, edge_shrink)
+                        rc = _decontaminate(rc, ac, decontaminate)
+                    stack[fi, ..., :3] = rc
+                    stack[fi, ..., 3] = ac
                 outs.append(torch.from_numpy(stack))
                 notes.append(f"{di + 1}.{names[di]} 格{cell_ids[di]} "
                              f"{x1 - x0}×{y1 - y0}")

example_workflow/八方向行走动画.json

@@ -1,14 +1,14 @@
 {
  "id": "5f8c3d21-7b94-4e06-a1d8-9c2e4b7f350a",
  "revision": 0,
- "last_node_id": 19,
- "last_link_id": 17,
+ "last_node_id": 20,
+ "last_link_id": 19,
  "nodes": [
   {
    "id": 1,
    "type": "VHS_LoadVideo",
    "pos": [
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+    -2680,
     340
    ],
    "size": [
@@ -24,7 +24,8 @@
      "name": "IMAGE",
      "type": "IMAGE",
      "links": [
-      1
+      1,
+      2
      ]
     },
     {
@@ -61,44 +62,93 @@
   },
   {
    "id": 2,
-   "type": "RuiEightDirSplit",
+   "type": "RuiLucida",
    "pos": [
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+    -2270,
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    ],
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    "mode": 0,
    "inputs": [
     {
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+     "name": "image",
      "type": "IMAGE",
      "link": 1
     }
    ],
+   "outputs": [
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+     "name": "alpha",
+     "type": "MASK",
+     "links": [
+      3
+     ]
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+     "name": "cutout",
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+    }
+   ],
+   "properties": {
+    "aux_id": "rui40000/Ruinode",
+    "Node name for S&R": "RuiLucida"
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+   "widgets_values": [
+    "lucida.safetensors",
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+    "auto",
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+    false,
+    false
+   ],
+   "color": "#232",
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+   "title": "② Lucida 抠图（一次抠整张，8 个角色都能识别）"
+  },
+  {
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       17
      ]
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     2150
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    "widgets_values": [
-    "八方向行走动画 —— 完整管线\n\n【前置步骤（在本工作流之外完成）】\n  角色图 →(GPTimage2)→ 八方向静态图 →(Seedance 首尾帧)→ 循环行走视频\n  视频每一帧上都排布着 8 个朝向的角色。\n\n【本工作流做的事】\n  ① VHS「Load Video」把视频转成序列帧\n     · force_rate 就是帧率选择。设 0 用源视频帧率；\n       设 12 可减半出帧、素材更小，走路动画通常 8~12 帧一循环就够\n     · frame_load_cap 可限制总帧数，先小批量试参数很有用\n  ② 本仓库「八方向序列拆分」：切格 + 编号 + 按方向分组，一次给出 8 条序列\n  ③ 每个方向各接一个 VHS「Video Combine」出透明 webm\n  ④ 每个方向各接一个 SaveImage 出透明 PNG 序列帧\n\n【拆分节点的关键参数】\n  · grid_cols / grid_rows / empty_cells\n      3×3 中间留空即 empty_cells=4。序号行优先、从 0 开始。\n  · direction_names\n      按「跳过空格后的先后顺序」命名，默认对应下面这个排布：\n          SW  S  SE      ← 行1：面向观众\n          W      E       ← 行2：侧面\n          NW  N  NE      ← 行3：背对观众\n      与你的素材不符就直接改这行，名字只影响标注不影响画面。\n  · bg_mode / bg_threshold\n      白底转透明。只把「与画面边缘相连」的白色判为背景，\n      所以角色身上的白衬衫、白高光不会被掏空。\n      背景没扣净就调低阈值，角色边缘被啃就调高。\n  · expand_beyond_cell（务必开启）\n      允许角色超出格子边界。关闭时按格线严格切分，角色只要探出格线\n      就会被切断（最典型的是脚被削掉）。开启后格子只用来判定方向，\n      实际范围由角色自身的连通区域决定。\n  · auto_crop\n      裁掉多余空白。裁剪框取该方向所有帧的并集，\n      因此整条序列尺寸一致（能合成视频），角色也不会在帧间跳动。\n\n【为什么不用连通区域拆分（本仓库的「素材拆分」节点）】\n  那个节点按包围盒排序，角色走动时位置浮动，一旦跨过排序行界方向就会错乱；\n  且每个 sprite 按各自 bbox 裁剪、尺寸不一，无法直接合成视频。\n  固定网格没有这两个问题 —— 但它更适合单张静态合图，两者各有用途。\n\n【webm 透明的关键】\n  Video Combine 的 format 必须选 video/webm，且 pix_fmt 选 yuva420p。\n  注意：alpha 存放在 WebM 的独立边带里，所以用 ffprobe 看主流会显示\n  yuv420p，这是正常的。播放器/引擎（走 libvpx 解码）能正确读到透明通道；\n  若要用 ffmpeg 自行验证，需显式加 -c:v libvpx-vp9 解码，\n  否则内置 vp9 解码器不会输出 alpha，会让人误以为透明丢了。\n\n【实测（97 帧 834×1112 的素材）】\n  拆分耗时约 4 秒，8 个方向各 97 帧，尺寸 172×370 ~ 206×327。"
+    "八方向行走动画 —— 完整管线\n\n【前置步骤（在本工作流之外完成）】\n  角色图 →(GPTimage2)→ 八方向静态图 →(Seedance 首尾帧)→ 循环行走视频\n  视频每一帧上都排布着 8 个朝向的角色。\n\n【本工作流做的事】\n  ① VHS「Load Video」把视频转成序列帧\n     · force_rate 就是帧率选择。设 0 用源视频帧率；\n       设 12 可减半出帧、素材更小，走路动画通常 8~12 帧一循环就够\n     · frame_load_cap 可限制总帧数，先小批量试参数很有用\n  ② Lucida 抠图，为拆分提供语义级 alpha（见下方「为什么要接抠图节点」）\n  ③ 八方向拆分：切格 + 编号 + 按方向分组，一次给出 8 条序列\n  ④ 每个方向各接一个 VHS「Video Combine」出透明 webm\n  ⑤ 每个方向各接一个 SaveImage 出透明 PNG 序列帧\n\n■ 为什么要接抠图节点，而不是让拆分节点自己扣白底 ————\n\n拆分节点自带的「白底转透明」是纯颜色阈值法：按「离白色多远」估 alpha。\n它的死穴是角色身上的白色衣物 —— 白衬衫本身就接近白，alpha 天生偏低，\n一旦收边压白边，衬衫就会被啃出破洞（实测会看到背景色透过衣服）。\n\nLucida 是按语义判断的，知道那是衣服而不是背景。实测（同一素材、\n同等白边水平）：主体被啃掉的面积比阈值法少 35%，白衬衫完好。\nLucida 一次就能把整张雪碧图的 8 个角色全部识别出来\n（各格前景占比 0.18~0.24，中间空格 0.002）。\n\n素材里确实没有白色元素时，可以把 bg_mode 改成「白底转透明」省掉模型开销；\n此时 edge_shrink 要调到 0.35 以上才压得住白边。\n\n■ 治白边的两个参数 ————————————————————\n\n  · edge_shrink（主力）把边缘那圈几乎全是背景的半透明像素收掉。\n      配模型 alpha 用 0.15~0.25；配阈值法要 0.35+。\n      实测：0 → 白边强度 0.048；0.2 → 0.026；0.5 → 0.016。\n  · decontaminate（辅助）颜色反溢出，按\n      观察色 = 前景×a + 白×(1-a) 反解真正的前景色。\n      单独用改善很小（约 3%），要和收边配合。\n\n■ 拆分节点的其他关键参数 ————————————————\n\n  · grid_cols / grid_rows / empty_cells\n      3×3 中间留空即 empty_cells=4。序号行优先、从 0 开始。\n  · direction_names\n      按「跳过空格后的先后顺序」命名，默认对应：\n          SW  S  SE      ← 行1：面向观众\n          W      E       ← 行2：侧面\n          NW  N  NE      ← 行3：背对观众\n      与素材不符就直接改这行，名字只影响标注不影响画面。\n  · expand_beyond_cell（务必开启）\n      允许角色超出格子边界。关闭时按格线严格切分，角色只要探出格线\n      就会被切断（最典型的是脚被削掉）。开启后格子只用来判定方向，\n      实际范围由角色自身的连通区域决定。三种 bg_mode 都有效。\n  · auto_crop\n      裁剪框取该方向所有帧的并集，因此整条序列尺寸一致（能合成视频），\n      角色也不会在帧间跳动。\n\n■ webm 透明的关键 ————————————————————\n\n  Video Combine 的 format 必须选 video/webm，pix_fmt 必须选 yuva420p。\n  注意：alpha 存放在 WebM 的独立边带里，用 ffprobe 看主流会显示 yuv420p，\n  这是正常的。播放器/引擎（走 libvpx 解码）能正确读到透明通道；\n  若要用 ffmpeg 自行验证，需显式加 -c:v libvpx-vp9 解码，\n  否则内置 vp9 解码器不输出 alpha，会让人误以为透明丢了。"
    ],
    "color": "#432",
    "bgcolor": "#653"
@@ -944,141 +1004,157 @@
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