【AI学习-comfyUI学习-简易加载器抠图工作流（替换抠图节点版）-各个部分学习-第七节】
【AI学习-comfyUI学习-简易加载器抠图工作流（替换抠图节点版）-各个部分学习-第七节】
- 1，前言
- 2，说明
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- 1，整个工作流说明
- 2，各个模块说明
- 3，流程
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- （1）调用模块
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- 1）整个模块部分
- （2）输出 提示词
- （3）模型加载
- （4）生成图片
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- 4，模块介绍参数说明
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- 1️⃣ **#1 简易加载器 (LEOSAM HelloWorld 模型)**
- 2️⃣ **#2 预采样参数（动态CFG）**
- 3️⃣ **#3 简易采样器**
- ✂️ 二、图像分割阶段（节点 #4 SegmentAnything Ultra V2）
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- 4️⃣ **#4 SegmentAnything Ultra V2**
- 💾 三、结果输出阶段（节点 #5, #6, #7）
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- 5️⃣ **#5 预览图像**
- 6️⃣ **#6 保存图像**
- 7️⃣ **#7 保存原图**
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- 5，细节部分
- 6，使用的工作流
- 7，总结
1，前言
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。
2，说明
1，整个工作流说明
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ComfyUI 在这里扮演了“生成 + 抠图 + 分层”的一体化管道。
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生成部分由 Stable Diffusion（LEOSAM 模型）负责；
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分割部分由 SAM + GroundingDINO + ViTMatte 联合执行；
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最终得到 可单独使用的头发层素材，方便在后续如“发型替换”“图层叠加”“风格迁移”等任务中使用。
2，各个模块说明
| 阶段 | 模块 | 功能说明 |
|---|---|---|
| 🟢 生成 | 模型加载器 + CFG 采样器 | 根据文本提示生成人物肖像 |
| 🔵 分割 | SegmentAnything Ultra V2 | 自动检测并提取“头发”区域 |
| 🔴 输出 | 保存节点 | 分别导出原图与头发层结果 |
3，流程
（1）调用模块
1）整个模块部分
这回整个模块都可以截截图下了