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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。

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)

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