Batch CLIPSeg (BatchCLIPSeg) - ComfyUI-KJNodes

Batch CLIPSeg 노드는 기술적으로 사전 학습된 CLIPSeg 모델을 활용하여 입력된 텍스트 프롬프트와 이미지 특징을 정렬하고, 각 픽셀과 텍스트 간의 관련성 점수를 계산합니다.

Batch CLIPSeg 노드는 CLIP 모델 기반의 이미지 분할 도구로, 텍스트 설명에 따라 단일 이미지 또는 이미지 배치에 대한 해당 마스크를 자동 생성할 수 있습니다. 핵심 기능은 자연어 지시를 시각적 영역의 정확한 선택 영역으로 변환하여 의미론적으로 구동되는 마스크 생성을 구현하는 것입니다.

노드 기능

이 노드는 기술적으로 사전 학습된 CLIPSeg 모델을 활용하여 입력된 텍스트 프롬프트와 이미지 특징을 정렬하고, 각 픽셀과 텍스트 간의 관련성 점수를 계산합니다. 단일 또는 다중 이미지로 구성된 IMAGE 타입의 배치 입력을 처리할 수 있으며, 임계값 처리를 통해 관련성 점수 맵을 이진 또는 연속 마스크로 변환하고, 선택적으로 가우시안 블러와 같은 후처리를 마스크에 적용할 수 있습니다.

노드 파라미터 설명 - Batch CLIPSeg

연결 입력 (Inputs)

파라미터 이름	데이터 타입	필수	기본값	범위/옵션	설명
`images`	IMAGE	예	-	-	images (입력 파라미터): 분할할 이미지 또는 이미지 배치를 입력합니다. 단일 또는 다중 이미지를 지원합니다.
`opt_model`	CLIPSEGMODEL	아니요	-	-	opt_model (입력 파라미터): 노드 내부에서 로드하는 기본 모델을 대체하기 위해 사용할 수 있는 외부 CLIPSeg 모델 입력입니다.

컨트롤 파라미터 (Parameters)

파라미터 이름	데이터 타입	필수	기본값	범위/옵션	설명
`text`	STRING	예	-	-	"하늘".
`threshold`	FLOAT	예	0.5	0.0 - 10.0 (스텝: 0.001)	threshold (입력 파라미터): 분할의 신뢰도 임계값을 설정합니다. 이 값보다 높은 영역이 유지됩니다. 범위 0.0 - 10.0, 스텝 0.001.
`binary_mask`	BOOLEAN	예	True	-	binary_mask (입력 파라미터): 마스크를 이진화(흑백)할지 여부를 제어합니다. '아니요'인 경우 연속 회색조 마스크를 출력합니다.
`combine_mask`	BOOLEAN	예	False	-	combine_mask (입력 파라미터): 현재 생성된 모든 마스크를 단일 마스크로 병합할지 여부를 제어합니다.
`use_cuda`	BOOLEAN	예	True	-	use_cuda (입력 파라미터): 처리 속도를 향상시키기 위해 CUDA(GPU)를 사용하여 계산을 가속할지 여부를 제어합니다.
`blur_sigma`	FLOAT	아니요	0.0	0.0 - 100.0 (스텝: 0.1)	-
`prev_mask`	MASK	아니요	None	-	-
`image_bg_level`	FLOAT	아니요	0.5	0.0 - 1.0 (스텝: 0.01)	-
`invert`	BOOLEAN	아니요	False	-	-

출력 (Output)

파라미터 이름	데이터 타입	설명
Mask	MASK	Mask (출력 파라미터): 출력된 마스크로, 후속 이미지 처리 노드에 사용할 수 있습니다.
Image	IMAGE	Image (출력 파라미터): 출력된 이미지로, 일반적으로 입력 이미지와 동일하며 워크플로우 연결에 사용됩니다.

사용 시나리오

실제 응용에서 이 노드는 객체 또는 장면 설명에 따라 자동화된 이미지 추출이 필요한 워크플로우에 자주 사용됩니다. 예를 들어, 제품 이미지를 배치 처리할 때 "신발 한 켤레"라는 텍스트를 입력하여 신발이 포함된 모든 이미지에 대해 신발의 정확한 마스크를 빠르게 생성한 후, 배경 교체 또는 부분 조정을 수행할 수 있습니다.

주의사항

노드의 처리 속도는 모델 크기와 GPU 가속 사용 여부의 영향을 받습니다. 고해상도 또는 대량의 이미지의 경우 처리 시간이 길어질 수 있으며, 분할 정확도는 텍스트 설명의 정확성과 모델 학습 데이터의 커버리지에 크게 의존합니다.

Batch CLIPSeg 노드 소스 코드 링크

Batch CLIPSeg 노드는 ComfyUI-KJNodes 노드 패키지에서 제공됩니다.

Batch CLIPSeg(BatchCLIPSeg)

Batch CLIP Seg