ComfyUI-BiRefNet-ZHO

拖拽节点即可实现图像/视频高精度抠图，边缘细节惊艳

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 45 🐛 待处理 36 👀 关注 6

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 414

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，GPL-3.0许可，可免费使用和修改，无付费版本。

项目预览

ComfyUI-BiRefNet-ZHO 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ZHO-ZHO-ZHO

GitHubhttps://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-BiRefNet-ZHO

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，GPL-3.0许可，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,stable-diffusion

GitHub 星标★ 414

上线时间2024-03-31 00:00:00

代码更新2024-07-30

仓库体积97 KB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

ComfyUI-BiRefNet-ZHO 是 BiRefNet 模型在 ComfyUI 中的增强版插件，支持图像和视频的高精度前景抠图。BiRefNet 是一种基于双向参考网络的抠图模型，能够利用参考信息对图像中的目标进行精细分割，尤其擅长处理复杂边缘（如毛发、半透明物体）。该插件将 BiRefNet 无缝集成到 ComfyUI 工作流中，用户无需编写代码即可通过节点拖拽实现高质量抠图，并支持视频序列的逐帧处理。核心能力包括：图像/视频输入、自动背景移除、边缘细化、批量处理，以及与其他 Stable Diffusion 节点的组合使用，适用于电商图片处理、视频合成、创意设计等场景。项目基于 Python 开发，依赖 ComfyUI 和 Stable Diffusion 生态，安装简单，社区活跃。

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 ★ 414

技术标签

comfyui stable-diffusion

使用教程

难度：入门约 15 分钟部署方式：本地安装 4 步

环境要求

ComfyUI
Python 3.10+

安装与启动步骤

1克隆到自定义节点目录

必须放进 ComfyUI 的节点目录，放错不加载。
```
git clone https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-BiRefNet-ZHO
```
2装依赖

它依赖分割模型库，按说明补装。
3重启 ComfyUI

节点只在启动时扫描。
4用示例工作流试抠图

图片与视频各试一次。