模型 https://huggingface.co/egeorcun/lucida (MIT),220M 参数、885MB。 作者基准:文字/Logo 0.0091(商业参考 0.0123)、插画 0.0092、 伪装 0.0270、总体 0.0257。 - 模型代码(2250 行)内嵌 lucida/ 子包,不用 trust_remote_code: 那会在运行时拉取并执行远程代码,ComfyUI 场景既不该联网也不该如此; 构造传 bb_pretrained=False,避免联网拉 Swin 预训练权重 - 预处理规格与 BiRefNet 系一致,复用 FeyNobg 那份已验证实现; 输出适配 list 格式(eval 下 forward 返回各尺度预测,取 [-1]) - 权重加载严格校验,除窗口尺寸推出的确定性 buffer 外失配即中止 - 不开放分辨率选项:模型 Config.size=1024 且 decoder 走 patch split 示例工作流把 Lucida 与 FeyNobg 并联便于同图对照。实测两者差异 不是精度高低而是「前景」定义不同:同一张动漫插画上 FeyNobg 只抠人物 (前景占比 0.098),Lucida 还把半透明的云判为前景(0.391), 与其训练透明材质的目标一致,两者互补。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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804 B
Python
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Python
# -*- coding: utf-8 -*-
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Lucida 模型代码(内嵌自 https://huggingface.co/egeorcun/lucida ,MIT)
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Lucida 是 BiRefNet_HR 的微调版,专攻伪装物体、透明材质、文字/Logo、
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VFX 光效与插画。模型实现(birefnet.py / BiRefNet_config.py)与上游逐字节一致。
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内嵌而非用 trust_remote_code 在线加载的原因:
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- trust_remote_code=True 会从 HuggingFace 拉取并执行远程 Python 代码,
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ComfyUI 场景下既不该联网,也不该在用户机器上执行随时可变的远程代码;
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- 内嵌后版本固定、可离线、可审计。
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# ruff: noqa: F401
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from .birefnet import BiRefNet
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from .BiRefNet_config import BiRefNetConfig
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__all__ = ["BiRefNet", "BiRefNetConfig"]
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