Segmentation humaine : nœud ComfyUI-Easy-Use(humanSegmentation)

Le nœud Segmentation humaine effectue une segmentation sémantique humaine sur une image d'entrée à l'aide d'une sélection de modèles pré-entraînés. Il produit une image de résultat de segmentation, un masque couvrant les parties/composants sélectionnés, et une boîte englobante autour de la région détectée.

Entrées

image

L'image d'entrée à segmenter.

method

Le modèle de segmentation à utiliser. Méthodes disponibles :

• selfie_multiclass_256x256
• human_parsing_lip
• human_parts (deeplabv3p)
• segformer_b3_clothes
• segformer_b3_fashion
• face_parsing

Chaque méthode possède son propre jeu d'étiquettes, et les mask_components disponibles sont renseignés en fonction de la méthode sélectionnée.

confidence

Seuil de confiance minimum pour les prédictions de segmentation. Par défaut : 0.4
Plage : 0.05 – 0.95
Pas : 0.01

Des valeurs plus faibles incluent davantage de régions incertaines dans le masque ; des valeurs plus élevées suppriment les prédictions à faible confiance et produisent des masques plus resserrés et plus nets.

crop_multi

Multiplicateur utilisé pour contrôler la zone de recadrage autour de la segmentation détectée. Par défaut : 0
Plage : 0 – 10
Pas : 0.001

0 maintient le recadrage étroitement lié au masque/à la boîte englobante. Des valeurs plus élevées développent la zone de recadrage autour du sujet.

mask_components

Liste à sélection multiple des composants/classes de segmentation à inclure dans le masque et l'image de résultat. Plusieurs composants peuvent être sélectionnés ; leurs régions sont combinées dans le masque de sortie.

Les options disponibles dépendent de la method sélectionnée, car chaque modèle expose des classes sémantiques différentes.

Sorties

Sortie IMAGE

L'image de résultat de segmentation : le rendu visuel de la segmentation sélectionnée après application de mask_components, confidence et crop_multi.

MASK

Le masque généré à partir des mask_components sélectionnés après application du seuil de confiance. Il correspond spatialement à l'image de sortie.

BBOX

La boîte englobante autour des composants de segmentation sélectionnés, dans les coordonnées de l'image. Elle peut être utilisée pour un recadrage supplémentaire, un conditionnement ou un traitement par région.

Notes d'utilisation

• Choisissez une method qui correspond au type de segmentation dont vous avez besoin. Par exemple, les méthodes axées sur les vêtements sont utiles pour les masques liés à la mode, tandis que face_parsing convient aux régions du visage.
• Laissez crop_multi à 0 pour un recadrage serré du sujet, ou augmentez-le pour inclure davantage de contexte environnant dans l'image de résultat.
• mask_components est une sélection multiple : vous pouvez donc combiner plusieurs parties du corps ou classes d'objets en un seul masque.
• Les poids du modèle de la méthode sélectionnée peuvent être téléchargés lors de la première utilisation. La première exécution peut donc prendre plus de temps que les suivantes.