今天咱们就来介绍一个简单又好用的插件，一键扣除背景 ComfyUI 插件。不仅如此，这款插件不仅适用于图片的背景去除，还能轻松应对视频抠图的需求。其背景去除效果堪称完美无瑕。
闲话少说，让我们立即开始体验吧！
#01
/介绍
通用抠图模型开源：BiRefNet， 一种用于高分辨率二分图像分割（DIS）的新型双边参考框架（BiRefNet）。它由两个基本组件组成：定位模块（LM）和重建模块（RM），以及提出的双边参考（BiRef）。LM使用全局语义信息帮助进行对象定位。在RM中，我们利用BiRef进行重建过程，其中图像的分层补丁提供源参考，梯度图作为目标参考。这些组件协同生成最终的预测地图。还引入了辅助梯度监督，以增强对具有更精细细节的区域的关注。对四个任务进行了广泛的实验，以证明BiRefNet在所有基准测试中都表现出卓越的性能，优于特定任务的尖端方法。
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#02
/部署使用
插件名叫做：ComfyUI-BiRefNet-ZHO，直接在 ComfyUI 管理器中搜索安装即可。
GitHub：https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-BiRefNet-ZHO
需要先下载模型，模型放在文末的群聊里，复制到以下的文件夹，如果没有「BiRefNet」文件夹的话就自己建一个。
BiRefNet的操作节点相当简洁，只需关注最上方的两个核心节点。
工作流程同样直观，先是加载图像，紧接着是预览图像。
至于蒙版，若无需使用则无需连接，若需应用，则只需将遮罩节点连接到图像节点，再连接预览图像节点即可。
想要自己新增节点的直接鼠标左键双击，然后再搜索框中搜索「BiRefNet」就可以了，开头有图标的两个就是。
模型效果差不多，「BiRefNet-DIS_ep580.pth」的效果相对于「BiRefNet-ep480.pth」好一些。
好了，我们继续来尝试下不同的场景。复杂一些的构图也没问题。
再来试一张。
这里应该是把蝴蝶当成头饰了，问题不大。
再来个细节多一些的，也是相当完美。
不过这种对主体有遮挡的扣出来的图像遮挡部分也是没有的，抠图场景还是有些限制的。
好了，单张讲完，我们来讲讲怎么批量扣除背景。
只需要把我们的加载图像的节点换成加载批次图像的节点就可以了。
然后这里的模式选择递增，也就是「incremental_image」。
然后路径选择我们想要批量处理图片的文件夹。
尽管我们可以直接从文件夹中挑选图片，但仍有部分图片需要手动点击几次进行批量处理，这确实是个小插曲。但至少我们省去了手动加载图片的繁琐步骤。
别忘了，将预览图像替换为保存的图像哦。
接下来，我们来谈谈一键提取视频的功能。为了实现这一点，我们需要借助另一个强大的插件：ComfyUl-VideoHelperSuite。
朋友们可以直接导入工作流，并在管理器中安装缺少的节点。这个工作流我已经放在了文末的网盘链接中，方便大家下载。
操作起来非常简单，只需将视频文件的路径输入即可。
不过要提醒一句哈，扣视频相当耗内存，不行我们就把视频拆分成几份，分批扣。
要不然，很容易爆内存。
好了，今天的分享就到这里了，感兴趣的小伙伴快去试试吧！
标签：插件,BiRefNet,ComfyUI,一键,两不误,图像,节点,ZHO From： https://blog.csdn.net/ice_99/article/details/143391750这份完整版的SD整合包已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【
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