1038lab/ComfyUI-RMBG

해결하는 문제

ComfyUI-RMBG는 이미지의 배경 제거 및 정밀한 객체 세그멘테이션을 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다. 수동 마스크 작업이 필요 없으며, 특히 얼굴, 옷, 패션 아이템, 투명한 물체와 같은 복잡한 요소를 대상으로 객체를 배경에서 자동으로 분리합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 여러 최신 AI 모델을 통합한 ComfyUI용 커스텀 노드의 컬렉션을 구현합니다. RMBG-2.0, BiRefNet, SAM (1, 2, 3), Florence-2, YOLOv8 등 다양한 모델을 지원합니다. 사용자는 텍스트 프롬프트(자연어 또는 태그)를 통해 세그멘테이션을 수행하거나, 패션 또는 얼굴 특징과 같은 특정 카테고리에 특화된 모델을 사용할 수 있습니다.

대상 사용자

ComfyUI를 사용하는 디지털 아티스트, AI 이미지 생성자, 디자이너로서 워크플로우에서 고품질 자동 마스크 생성 및 배경 제거가 필요한 사용자들.

주요 특징

• 다양한 모델 지원: SAM3 Multiplex, BiRefNet, SDMatte 등 다양한 세그멘테이션 작업에 적합한 모델을 통합.
• 전문적인 세그멘테이션: 얼굴 분석(19개 카테고리) 및 옷/패션 세그멘테이션(18개 카테고리)에 특화된 노드 제공.
• 텍스트 프롬프트 기반 마스크 생성: SAM2 및 GroundingDINO를 사용해 자연어 설명 기반 마스크 생성 가능.
• uma VRAM 최적화: GPU 메모리 즉시 해제를 위한 unload_model 토글 및 네이티브 Apple Silicon (MPS) 가속 지원.
• 에지 정제: 전경 정제 및 개선된 에지 탐지 기능으로 투명도와 세부 사항 보존을 향상.