本文继续分享ComfyUI的基本使用技巧：抠图，即去除背景。抠图是图像处理中的常见任务，是设计师的基本技能。现在，借助AI技术，抠图的效率得到了显著提升。最近，有小伙伴通过AI抠图赚取了1000美元，这让我非常激动，特此将这一技术分享给大家。
除了抠图，我还会介绍基于抠图的背景替换，包括图片和视频背景的替换方法。
请大家做好准备，我们即将开始。
有些同学可能还不了解ComfyUI是什么，这里我简单介绍一下。
ComfyUI是一个基于扩散模型的AI绘画创作工具，扩散模型即大家所说的Stable Diffusion，简称SD。ComfyUI采用工作流的方式，可定制性强，能让创作者们创造出各种新奇的作品，实现更高的自动化水平，创作方法易于传播和复现，发展势头迅猛。不过，ComfyUI的上手门槛较高，用户需要对Stable Diffusion以及各种数字技术的原理有一定了解。本系列文章将介绍ComfyUI的一些基础概念和使用方法，帮助大家更快地掌握它，创作出独特的艺术作品。
安装ComfyUI的难点
ComfyUI是一个开源软件，可以安装在个人电脑上使用。但事情往往没有想象中那么简单：
- 你需要通过GitHub下载程序，后续还要下载大量模型，这需要特殊网络设置；
- 你需要具备一定的电脑技术，需要执行一系列命令；
- 你需要一个高性能的NVIDIA显卡，显存至少8GB，越大越好。
接下来，我们直接看工作流：
左边有两个节点：
- 加载图像：上传一张待处理的图片。点击“choose file to upload”按钮即可上传。
- 图像缩放：虽然不是必需的，但如果图片太小不易识别，图片太大处理又太慢，因此我添加了一个缩放功能，你可以根据需要调整。如果不想用，就删除这个节点。
这里有个小窍门：如果暂时不想用某个节点，可以在该节点上点击右键选择“忽略节点”，该节点就会被跳过。要恢复时，再次点击“忽略节点”。
工作流右边也有两个节点，其实是两种抠图方法。很难说哪个更好，大家可以根据实际效果选择。
- RemBG：较老牌的抠图方式。介绍几个参数：
- model：有多个抠图模型可选：u2net（通用预训练模型）、u2netp（u2net的轻量级版本）、u2net_human_seg（专门针对人像分割的预训练模型）、u2net_cloth_seg（专门从人像上抠衣服的预训练模型）、silueta（与u2net相同但大小减少到43MB）、isnet-general-use（新的通用预训练模型）、isnet-anime（针对动画人物的高精度分割）。
- Alpha matting：Alpha遮罩，一个专业的图像处理术语。在图像处理中，有一个表示图像中每个像素点透明度的东西称为Alpha通道；Alpha遮罩利用Alpha通道控制图像的透明度，达到隐藏或显示某些部分的目的；在抠图中就是努力让前景部分显示出来，让背景部分变透明。这个选项有三个参数：Background threshold（背景图像的阈值）、Erode size（Alpha抠图腐蚀尺寸）。使用Alpha遮罩时可以先用经验值(220, 100, 15)，再根据实际情况调整。
- BRIA：新进的抠图模型，很多时候效果比RemBG要好。没有参数设置，需要两个节点：BRIA_RMBG Model Loader（加载模型）、BRIA RMBG（对图片进行抠图）。
工作流以及用到的插件、模型已经整理好，需要的同学请文末获取。
图片背景替换是在抠图的基础上增加图片合成能力。增加的是“图像混合模式节点”。工作流以及用到的插件、模型已经整理好，需要的同学请文末获取。
视频背景替换的基本思路是：先把视频帧拆出来，然后一帧帧地替换背景。我在抖音上找到了一个小姐姐的跳舞视频，准备把背景换成蓝天白云草地。这个工作流主要由三部分组成：加载素材、替换背景、合成视频。具体步骤和设置如下：
- 加载素材：涉及三个节点：加载视频（选择本地视频上传）、视频信息（提取视频的宽高、帧数、帧率等）、加载图像（新背景图像与视频宽高一致）。注意参数设置：强制频率（降低帧数以减少图片数量）、强制尺寸（调整视频大小以加快速度）。
- 替换背景：主要节点和设置与图片背景替换相同，增加了两个信息节点：图像批次到图像列表、图像列表到图像批次（用于视频与图像的适配）。
- 合成视频：选择格式为mp4即可。注意其他设置没有特别要求。
为了帮助大家更好地掌握ComfyUI，我花了几个月时间撰写并录制了一套基础教程，共六篇。这套教程详细介绍了选择ComfyUI的理由、优缺点、下载安装方法、模型与插件的安装、工作流节点和底层逻辑详解、遮罩修改重绘/Inpenting模块以及SDXL工作流手把手搭建等内容。这份资料已经打包好，点击下方即可免费领取！
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