下载
资料包:
夸克:https://pan.quark.cn/s/b667c9bf6c55
迅雷:https://pan.xunlei.com/s/VNxc08-F0CAFtaVXcWLPphjPA1?pwd=q3jv#
节点解压后放入:ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes
来源github作者:storyicon
基于GroundingDino和SAM,使用语义字符串分割图像中的任何元素。
目前只实现了最核心的功能。
要求
请确保你已使用以下命令安装了 Python 依赖项:
pip3 install -r requirements.txt
模型
使用时会自动下载模型。你也可以根据下表,手动下载它们。如果自动下载速度慢,可以设置 HTTP_PROXY
和 HTTPS_PROXY
环境变量来使用代理。
从 https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main 下载模型到 ComfyUI 根目录下的 models/bert-base-uncased
文件夹中,如下所示:
ComfyUI models bert-base-uncased config.json model.safetensors tokenizer_config.json tokenizer.json vocab.txt
当然你也可以跳过此步骤。在推理过程中, bert-base-uncased
会通过 transformers
库自动下载,
其目录通常为 ~/.cache/huggingface/hub/models--bert-base-uncased
请直接将模型和配置文件下载到ComfyUI根目录下的 models/grounding-dino
目录中,无需修改文件名。
名称 | 大小 | 配置文件 | 模型文件 |
---|---|---|---|
GroundingDINO_SwinT_OGC | 694MB | download link 下载链接 | 下载链接 |
GroundingDINO_SwinB | 938MB | download link 下载链接 | 下载链接 |
SAM
请根据自己需求下载模型。
下载后放到ComfyUI根目录下的 models/sams
目录下,无需修改文件名。
名称 | 大小 | 模型文件 |
---|---|---|
sam_vit_h | 2.56GB | 下载链接 |
sam_vit_l | 1.25GB | 下载链接 |
sam_vit_b | 375MB | 下载链接 |
sam_hq_vit_h | 2.57GB | 下载链接 |
sam_hq_vit_l | 1.25GB | 下载链接 |
sam_hq_vit_b | 379MB | 下载链接 |
mobile_sam | 39MB | 下载链接 |
(如遇失效,请加v:xkd2310拉你)
声明:本站所有文章,如无特殊说明或标注,均为本站原创发布。任何个人或组织,在未征得本站同意时,禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系我们进行处理。