ComfyUI-RMBG

在 ComfyUI 里一键抠图,集成多种分割模型,精准又高效。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 142 🐛 待处理 1 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2223
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,GPL-3.0许可证,可免费使用和修改,无付费版本。

项目预览

ComfyUI-RMBG 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队1038lab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,GPL-3.0许可证,可免费使用和修改,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型comfyui,comfyui-nodes,image,mask,remove-background,segmentation,stable-diffusion
GitHub 星标★ 2223
上线时间2024-11-14 00:00:00
代码更新2026-10-20
仓库体积6.6 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

ComfyUI-RMBG 是一个专为 ComfyUI 设计的自定义节点,用于高级图像背景移除和对象、人脸、衣物及时尚分割。它集成了 RMBG-2.0、INSPYRENET、BEN、BEN2、BiRefNet、SDMatte、SAM、SAM2、SAM3 和 GroundingDINO 等多种模型,用户可以在 ComfyUI 的可视化工作流中直接调用这些模型,实现精准的抠图、分割和蒙版生成,无需编写代码。该项目解决了 ComfyUI 用户在处理图像分割任务时缺乏统一、易用节点的问题,提供了从模型加载到结果输出的完整流程,支持批量处理和精细调整,极大提升了图像编辑和生成的工作效率。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2223

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 7 步

环境要求

  • 已安装并可正常启动的 ComfyUI
  • 可用的 pip 环境(推荐使用 ComfyUI 自带的 python_embeded)
  • 可选:ComfyUI-Manager(用于图形化搜索安装)
  • 可选:comfy-cli(用于命令行方式安装,需先 pip install comfy-cli)

安装与启动步骤

  1. 1管理器搜索安装

    在 ComfyUI-Manager 中搜索 Comfyui-RMBG 并点击安装,装完后继续执行下一步装依赖。

  2. 2安装项目依赖

    在 ComfyUI-RMBG 文件夹下用 ComfyUI 自带 Python 安装 requirements.txt 中的依赖。

    ./ComfyUI/python_embeded/python -m pip install -r requirements.txt
  3. 3系统 Python 安装失败时

    若系统 Python 无法安装依赖,改用内置 Python 并加 --no-user --no-cache-dir 参数重试。

    ./ComfyUI/python_embeded/python.exe -m pip install --no-user --no-cache-dir -r requirements.txt
  4. 4命令行方式安装

    已装 comfy-cli 时,用 comfy node install 安装节点,再回到项目目录装 requirements.txt。

    comfy node install ComfyUI-RMBG
    ./ComfyUI/python_embeded/python -m pip install -r requirements.txt
  5. 5Windows 崩溃处理

    Windows 桌面版安装后崩溃时,先设置环境变量 PYTHONUTF8=1,再重新执行依赖安装命令。

  6. 6可选安装 YOLO 依赖

    只有需要 YOLO 相关节点时才额外安装 ultralytics,并加 --no-deps 以避免依赖冲突。

    ./ComfyUI/python_embeded/python -m pip install ultralytics --no-deps
  7. 7在工作流中使用

    从 AILab/RMBG 分类加载 RMBG (Remove Background) 节点,接入图像、选择模型并调参数。

关键配置

配置项必填说明示例
model是在节点下拉菜单中选择要使用的分割模型RMBG-2.0

如何确认成功

节点列表出现 AILab/RMBG 分类,加载 RMBG (Remove Background) 节点后能输出 IMAGE 和 MASK 两个结果。

常见问题

Q:安装后 ComfyUI 启动崩溃怎么办?

A:Windows 桌面版先设置 PYTHONUTF8=1,再重新安装 ComfyUI-RMBG 目录下的 requirements.txt。

Q:系统 Python 装不上依赖怎么办?

A:改用 ComfyUI 内置 Python:./ComfyUI/python_embeded/python.exe -m pip install --no-user --no-cache-dir -r requirements.txt。

Q:需要装 ultralytics 吗?

A:只有使用 YOLO 节点时才需要,命令为 ./ComfyUI/python_embeded/python -m pip install ultralytics --no-deps,不加 --no-deps 可能引发依赖冲突。

Q:节点在 ComfyUI 哪个分类下?

A:在 AILab/RMBG 分类中,节点名为 RMBG (Remove Background)。

注意事项

  • 不需要 YOLO 功能时不要安装 ultralytics,以免依赖冲突。
  • 优先使用 ComfyUI 内置 Python 安装依赖,兼容性更好。
  • README 的安装章节未提供 Method 2 的内容,请以管理器或 comfy-cli 两种方式为准。
  • 首次使用需自行选择并加载所需模型,模型参数为可选调整项。

核心亮点

  • 集成 10+ 主流分割模型(如 RMBG-2.0、SAM2/3、BiRefNet),覆盖通用抠图、人脸、衣物等细分场景,选择灵活
  • 作为 ComfyUI 自定义节点,无缝融入现有工作流,支持可视化拖拽和参数调节,无需编程即可完成复杂分割任务
  • 活跃的社区和持续更新,GitHub 星标超 2000,模型适配及时,文档示例丰富,上手门槛低

不足之处

  • 依赖 ComfyUI 环境,需额外安装和配置,对非 ComfyUI 用户不友好
  • 多模型集成导致节点体积较大,首次加载可能较慢,且部分模型需手动下载权重文件

适用场景

  • 电商产品图批量抠图,快速生成透明背景素材
  • 人物肖像分割,用于换背景、人像精修或 AI 绘画条件控制
  • 时尚设计中的衣物分割,辅助虚拟试穿或服装元素提取

替代项目

rembg、BiRefNet、Segment Anything (SAM)

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