# ComfyUI-Contextual-SAM2 插件完全新手教程 ## 1. 插件简介 **插件地址：** https://github.com/MicheleGuidi/ComfyUI-Contextual-SAM2 这个插件就像是给你的 ComfyUI 装了一双超级精准的"智能眼睛"！它能够非常准确地从图片中"抠出"你想要的物体，比如从一张人物照片中完美地抠出脸部，或者从复杂的场景中精确地选出小小的高尔夫球。 **它能带来什么效果：** - 比传统方法更精准地抠图，特别是对付小物件（比如纽扣、戒指这种细小的东西） - 在复杂背景中也能准确识别物体（比如草地上的白色高尔夫球） - 自动处理多个物体的分割（一次性抠出图片中的所有人脸、所有手等） - 大大提高抠图质量，减少手动修补的工作量 ## 2. 如何安装 **方法一：直接下载** 1. 打开你的 ComfyUI 安装文件夹 2. 找到 `custom_nodes` 文件夹（就像是装插件的工具箱） 3. 进入这个文件夹，新建一个名为 `ComfyUI-Contextual-SAM2` 的文件夹 4. 把插件文件全部放进去 **方法二：命令行安装** 1. 打开电脑的命令行（黑色窗口） 2. 进入你的 ComfyUI 安装目录 3. 输入：`cd custom_nodes` 4. 输入：`git clone https://github.com/MicheleGuidi/ComfyUI-Contextual-SAM2.git` **安装完成后：** - 重启 ComfyUI - 在节点菜单中就能看到新的节点了 ## 3. 节点详细解析 ### 3.1 Sam2ContextSegmentation 节点 - 智能抠图大师 这个节点就像是一个非常聪明的"裁缝"，它会先仔细观察你要抠的物体周围的环境，然后精确地"剪"出你想要的部分。它特别擅长处理小物件和复杂背景。 **参数详解：** | 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 | |:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| | 输入图像 | image | 图像文件 | - | 就是你要处理的那张图片 | 输入待分割的原始图像数据 | 连接你的图片加载节点 | | 边界框 | bboxes | 坐标数组 | - | 告诉节点哪些区域需要抠图的"框框" | 目标物体的边界框坐标信息 | 通常由 Florence2 等检测节点提供 | | SAM2模型 | sam2_model | 模型对象 | - | 负责实际抠图工作的"大脑" | 预加载的SAM2分割模型 | 连接SAM2模型加载节点 | | 上下文边距 | context_margin | 数值 | 50-100 | 抠图时向外扩展多少像素来获取周围信息 | 裁剪时的额外边距范围 | 小物件用较大值(100)，大物件用较小值(50) | | 最小面积 | min_area | 数值 | 100 | 过滤掉太小的抠图结果 | 分割掩码的最小像素面积阈值 | 避免抠出噪点，根据图片大小调整 | | 置信度阈值 | confidence_threshold | 0.0-1.0 | 0.5 | 抠图结果的可信度标准 | 分割结果的置信度筛选阈值 | 提高数值会减少误检，但可能漏掉真正的目标 | ### 3.2 Sam2TiledSegmentation 节点 - 分块抠图助手 这个节点像是一个"拼图高手"，它把大图片切成小块来处理，然后再把结果拼回去。虽然速度快，但精度比不上上面那个节点。 **参数详解：** | 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 | |:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| | 输入图像 | image | 图像文件 | - | 就是你要处理的那张图片 | 输入待分割的原始图像数据 | 连接你的图片加载节点 | | 边界框 | bboxes | 坐标数组 | - | 告诉节点哪些区域需要抠图的"框框" | 目标物体的边界框坐标信息 | 通常由 Florence2 等检测节点提供 | | SAM2模型 | sam2_model | 模型对象 | - | 负责实际抠图工作的"大脑" | 预加载的SAM2分割模型 | 连接SAM2模型加载节点 | | 瓦片尺寸 | tile_size | 数值 | 512-1024 | 每个小块的大小（像素） | 图像分块的尺寸大小 | 显卡显存小用512，显存大用1024 | | 重叠区域 | overlap | 数值 | 32-64 | 相邻小块之间的重叠像素 | 分块间的重叠区域大小 | 避免拼接时出现断层，通常用64 | | 最小面积 | min_area | 数值 | 100 | 过滤掉太小的抠图结果 | 分割掩码的最小像素面积阈值 | 避免抠出噪点，根据图片大小调整 | | 置信度阈值 | confidence_threshold | 0.0-1.0 | 0.5 | 抠图结果的可信度标准 | 分割结果的置信度筛选阈值 | 提高数值会减少误检，但可能漏掉真正的目标 | ## 4. 使用技巧和建议 ### 4.1 选择合适的节点 **什么时候用 Sam2ContextSegmentation：** - 要抠的物体很小（比如戒指、纽扣、远处的人） - 背景很复杂（比如草地上的白球、人群中的某个人） - 对抠图精度要求很高 - 不在乎处理时间稍长 **什么时候用 Sam2TiledSegmentation：** - 图片很大（比如4K、8K分辨率） - 要抠的物体比较大且明显 - 希望处理速度快一些 - 显卡显存不够用 ### 4.2 参数调优小贴士 **上下文边距调节：** - 小物件（硬币大小）：使用 80-120 - 中等物件（手掌大小）：使用 50-80 - 大物件（人体大小）：使用 30-50 **置信度阈值调节：** - 背景干净：可以用 0.3-0.4（抠得更全面） - 背景复杂：建议用 0.6-0.8（减少误抠） - 抠图要求严格：使用 0.7-0.9 ### 4.3 工作流程建议 1. **第一步：**使用 Florence2 节点检测物体位置 2. **第二步：**根据物体大小选择合适的分割节点 3. **第三步：**调整参数进行测试 4. **第四步：**使用后处理节点优化结果 ## 5. 常见问题解答 ### Q1: 为什么抠图结果有很多小碎片？ **A:** 把"最小面积"参数调大一些，比如从100改成500，这样就能过滤掉那些小碎片。 ### Q2: 抠图边缘不够平滑怎么办？ **A:** 可以在后面接一个"羽化"或"模糊边缘"的节点，让边缘更自然。 ### Q3: 处理大图片时电脑卡住了？ **A:** 改用 Sam2TiledSegmentation 节点，或者把"瓦片尺寸"调小一些。 ### Q4: 抠图结果总是不准确？ **A:** 检查一下前面的物体检测节点是否正确找到了目标，边界框位置对不对。 ### Q5: 两个节点的效果差别大吗？ **A:** 对于小物件和复杂背景，ContextSegmentation 明显更准确；对于大物件，两者差别不大。 ## 6. 实际使用示例 ### 示例1：抠出人物脸部 ``` 图片加载 → Florence2检测(prompt:"human face") → Sam2ContextSegmentation → 保存结果 ``` ### 示例2：批量抠出多个物体 ``` 图片加载 → Florence2检测(prompt:"shoes, hands, cap") → Sam2ContextSegmentation → 合并蒙版 → 保存结果 ``` ### 示例3：处理高分辨率图片 ``` 图片加载 → Florence2检测 → Sam2TiledSegmentation(tile_size=512) → 后处理 → 保存结果 ``` ## 7. 注意事项 1. **模型依赖：**这个插件需要先安装 SAM2 模型和 Florence2 模型，确保你的环境里有这些模型 2. **显存要求：**处理大图片时会占用比较多显存，如果显存不足建议降低瓦片尺寸 3. **处理时间：**ContextSegmentation 模式会比较慢，但效果更好，请耐心等待 4. **兼容性：**确保你的 ComfyUI 版本比较新，老版本可能不兼容 这个插件是目前最先进的抠图工具之一，特别适合需要精确抠图的场景。多试试不同的参数组合，你会发现它的强大之处！
ComfyUI图像合并插件comfyui-merge使用教程 2025-07-03 22:44 ComfyUI 图像合并插件教程 (comfyui-merge) 1. 插件简介 这是一个专门用来合并图片的 ComfyUI 插件，就像用 PS 把多张图片叠在一起那样。它的特别之处在于你精确控制每张图片的混合方式。 GitHub 地址：https://github.com/LingSss9/com
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