第038章：ComfyUi进阶-第1阶段(任务1)-三种抠图工作流
一、任务目标
根据客户发过来的茶叶礼盒照片，生成：
1、茶室场景（3张）。
2、商务办公场景（3张）。
3、节日送礼场景（3张）。
4、高端品牌广告场景（3张）。
共12张图片，并要求，保证产品包装基本保持一致、产品颜色不乱、产品形状不变、产品作为主体出现。
二、任务分析
上面的任务要求，说穿了其实就是一句话，把客户给的产品放到不同的背景图片中。
我们要做的其实 就：
1、对客户发的产品图进行抠图。
2、生成对应产品图片的白底图。
3、生成不同的场景图片。
4、把产品迁移到不同的场景中去。
今天我们先做抠图。
三、安装抠图用插件
说明：插件的详细安装方法见第015章。
1、安装comfyui_segment_anything
2、安装ComfyUI_LayerStyle_Advance
四、搭建抠图工作流
1、基础抠图工作流
（1）添加加载图片（用来上传要抠图的图片）
（2）添加SAM模型（这个模型是用来进行抠图操作的模型）
（3）添加Grounding-dino模型（这个模型通过我们输入的提示词与检测图片中对应的物品，然后再告诉SAM模型）
（4）添加GroundingDinoSAMSegment组件
这个组件的作用是调用Grounding-dino-model,根据prompt输入的提示词(比如我给的图片是个茶叶礼盒，我就给了个'tea gift box'的提示词，若有多个物体，用英文逗号隔开)，在图里框出目标物体。
然后把检测框送入 SAM 模型，生成平滑、高精度蒙版，最后输出：图片 + 黑白遮罩。
参数threshold（阈值，默认 0.3）：
物体检测置信度门槛，范围 0~1，数值越小：越灵敏，更容易检出小物体，但容易多出杂噪、误检测。数值越大：筛选严格，只保留高置信物体，但小物体容易漏掉。
日常电商抠图推荐：0.25 ~ 0.35。
参数points（用来强制锁定抠图目标区域、排除干扰物体）：
输入格式为[[x1,y1],[x2,y2]]（左上角坐标点、右下角坐标点，划定一个范围）
日常简单抠图可以留空不用填。
（5）添加保存图片 和 遮罩
这里我们把“遮罩”也保存出来，至于这个“遮罩”是什么？有什么用？如果不清楚的话，可以先不管，我们后面的课程中用到的时候会说。
添加TransparentImage（Mixlab）节点，作用：依据遮罩，把图像转为带透明通道的 RGBA 图片（PNG 透明图），电商抠图去背景专用节点。
（6）总结
对于一些简单的抠图，这个工作流足够了，适合物体边界清晰、不追求发丝级抠图。不做半透明边缘 matting；发丝、玻璃、薄衣物容易出现硬锯齿、灰边。
2、Utral版抠图工作流
针对上面那个工作流的缺点，我再教大家一个抠图的工作流，这个工作流对边缘的处理就比上个工作流好很多。
（1）添加核心组件SegmentAnything Ultra V2
我们对比一下这两个工作流的核心组件，如下图可以看到sam、g-dino、prompt(提示词)、threshold（阈值）这四个参数，在两个组件中都是存在的。
我们新加的这个Utral组件，区别于普通的节点，主要是多了一下几个参数：
①detail_method（细节方法）：VITMatte：高精度抠透明 / 毛发（第一次选 VITMatte 会自动下载模型，缺少会报错）。VITMatte(local)：本地加载缓存模型，批量跑图更快。PyMatting/GuidedFilter：轻量替代，不需要额外模型，但毛发细节弱一些。
②detail_erode（细节腐蚀）：遮罩边缘向内收缩。数值越大，向内修剪越多，用来消除边缘杂色、多余毛边。
③detail_dilate（细节膨胀）：遮罩边缘向外扩张。数值越大向外扩展越多，防止主体被裁切掉。
说明：腐蚀 + 膨胀搭配，可以平滑锯齿；如果抠出来物体边缘缺一块，适当提高膨胀。手动抠图时，会在物体的外边缘画一个圈，可以理解为这个就是管那个圈的轮廓大小的。
④black_point（黑点） / white_point（白点）：
黑点拉高 = 更容易把边缘淡淡的灰边擦掉；但太高会把细细的发丝末梢一并擦掉。黑点降低 = 保留更多微弱半透明，灰边、背景杂色更容易留下来。
抠出来边缘有淡淡的灰底 →稍微拉高黑点，发丝、毛边被啃没了 →降低黑点。
白点降低 = 物体内部灰蒙蒙的地方直接变扎实，不容易出现镂空小洞；太低会让过渡边缘变硬、没有柔和半透明。白点拉高 = 更严格，只有非常亮的区域才认定为物体；容易让主体内部发虚、透光。
商品内部莫名其妙出现小洞、透光 →降低白点，边缘过渡太生硬，没有自然发丝效果 →拉高白点。
⑤process_detail（处理细节）：true启用 VITMatte 精细边缘；false跳过边缘优化，等价普通 SAM 蒙版，速度更快、不占用额外显存，适合粗略选区。
（2）完整的工作流如下：
3、Ultra版和普通版 效果对比
4、批量抠图
对于一些同类型的简单图片，有时候需要进行批量抠图操作。
（1）添加核心组件“图像背景移除”
这里面最主要的就是第一个参数“移除模式”，里面调用了“RMBG-1.4”模型，这个模型的作用就是“不用写提示词，自动识别画面前景物体。全自动背景去除”。
（2）添加“加载图片(base64)♾️Mixlab”，用于多个图片上传
（3）完整的工作如下图
大家有没有发现一个问题，我批量扣的这三个图，除了第一张是ok的，后面两张都有点问题，特别是最后一张根本就没有扣全。
这是因为这个批量抠图，会获取第一张图片的尺寸，后续的所有图片都会按第一张图片的尺寸来处理。
因此我们在使用这个工作流时，必须先把图片的尺寸都处理成一样的。
这三个抠图工作流，我 在文章发布后，会分享到我们的交流群里，大家可以去群里 自己下载测试。
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