YOLO-World + EfficientSAM for ComfyUI 的非官方实现,提供高效的对象检测与实例分割功能
该项目非官方实现了YOLO-World和EfficientSAM,通过融合这两个模型,提供高效的对象检测与实例分割功能。版本V2.0新增了蒙版分离与提取功能,支持指定蒙版单独输出,可处理图像和视频。项目特点包括支持加载多种YOLO-World和EfficientSAM模型,提供检测框厚度、置信度阈值、IoU阈值等配置选项,以提升检测与分割的精准性。详细的视频演示和安装指南,使用户能够轻松上手,体验高效的图像处理能力。
ComfyUI YoloWorld-EfficientSAM 是一个结合了高效检测和分割技术的非官方项目实现,整合了 YOLO-World 和 EfficientSAM 两大开源项目,通过这些技术为用户提供先进的对象检测和实例分割能力。
本项目采用了来自 YOLO-World 项目的高精度检测算法以及 EfficientSAM 的高效分割技术。这两个项目均在物体检测与分割领域表现出色,使得用户能够在图片和视频中精确地识别和提取目标。
项目在开发过程中录制了V1.0和V2.0版本的视频演示,展示了其在不同输入类型下的实际效果,帮助用户更好地理解与使用该工具。
推荐使用 ComfyUI Manager 进行安装以确保更简便和自动化的流程,也提供了手动安装的方法,便于手动配置环境。用户需下载相关模型文件放置于指定路径以完成配置。
项目提供了不同版本的工作流文件,V2.0 版本相比 V1.0 新增了更高级的蒙版处理功能,满足更复杂的处理需求。用户可根据需求选择合适的工作流进行使用。
自 2024 年 2 月 20 日项目创建以来,已经更新到 V2.0 版本,新增功能包括蒙版分离,支持选择单独输出蒙版,提供更细致的处理能力。
项目由 Zho 维护,提供了多种社交媒体和联系方式,欢迎用户通过邮件、QQ群等方式进行联系,也欢迎对项目的支持与鼓励。
感谢各类模型和代码的开发者和贡献者,对 YOLO-World 和 EfficientSAM 项目以及提供检测节点的用户表示感谢,为此项目的实现奠定了坚实的基础。
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