ComfyUI 研究 - 影像去背

閱讀時間約 1 分鐘
raw-image

這個工作流由以下的Nodes組成:

  • Load Image
  • Image Rembg (Remove Background)
  • Preview Image

用途是讓AI辨識出人物或畫面主體後刪去背景。

其中參數設定:

  • transparency:透明,設定為True則去背後會留下主體,背景為透明,設定為False則會加入底色。
  • model:有數個可用的小模型,選用後如果電腦沒有該模型會自動下載。
  • background_color:有幾個可選的顏色選用後會加入該顏色的背景。
raw-image

類似的節點並不難找,像是上圖中的另外兩個節點:

  • Removebg
  • Image Remove Background Rembg (mtbs)

這些節點的特色是不用過於複雜的工作流就可以達成去背的工作,還可以幫忙加入背景色,可以做為生成其他圖片或影片的前置作業。

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這是一個簡單的工作流,可以對輸入的圖片進行3D重建
這篇要測試的工作流是Face Swap。
前篇測試如何把提示詞生成的圖像細節提高,這篇要測試的工作流是把任意圖像載入後經由放大模型放大,同時測試放大後重繪看看效果如何。
先前藉由加入提示詞控制畫面內容與品質後,發現圖像放大後細節感覺糊糊的,這篇就要來測試幾個增加細節的方法,測試使用的工作流是基於A1111算法的工作流,且使用固定種子。
ComfyUI可以直接將WebUI(A1111算法)生成的圖像拉進介面讀取工作流與提示詞,但是會生成完成不同的圖像,為了讓圖像成果更加接近WebUI(A1111算法)生成的圖像,預設工作流中的部份Nodes需要被替換,且替換完要將一些參數改成A1111。
這篇是以預設工作流為基礎,加入提示詞去控制畫面,目的是控制生成圖像的主題跟提升品質。
這是一個簡單的工作流,可以對輸入的圖片進行3D重建
這篇要測試的工作流是Face Swap。
前篇測試如何把提示詞生成的圖像細節提高,這篇要測試的工作流是把任意圖像載入後經由放大模型放大,同時測試放大後重繪看看效果如何。
先前藉由加入提示詞控制畫面內容與品質後,發現圖像放大後細節感覺糊糊的,這篇就要來測試幾個增加細節的方法,測試使用的工作流是基於A1111算法的工作流,且使用固定種子。
ComfyUI可以直接將WebUI(A1111算法)生成的圖像拉進介面讀取工作流與提示詞,但是會生成完成不同的圖像,為了讓圖像成果更加接近WebUI(A1111算法)生成的圖像,預設工作流中的部份Nodes需要被替換,且替換完要將一些參數改成A1111。
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