Remove Background (RMBG)

节点功能：用于移除背景以及支持多种分割模型生成遮罩（Mask）

参数名称	说明
image	输入图像，待进行背景移除处理。

参数名称	说明
model	选择使用的背景移除模型。可选值有 RMBG-2.0、INSPYRENET、BEN、BEN2。推荐优先尝试 RMBG-2.0 与 INSPYRENET，精度较高。
sensitivity	掩码检测强度，值越大掩码越激进。默认值为 1.0，适合大多数图像。若检测不到完整前景可适当调高。
process_res	设置处理图像时的分辨率。默认 1024，数值越大越清晰但显存占用更高。建议在 512～1024 之间选择。
mask_blur	掩码边缘模糊程度。值越大边缘越平滑，默认 0，建议 1～4 以获得更自然的边界过渡。
mask_offset	调整掩码边界，正值扩大，负值缩小。用于微调抠图边缘，默认 0。
background	设置输出图像的背景颜色。
invert_output	是否反转输出图像与掩码，默认关闭。可用于生成反向遮罩或特殊效果图像。
optimize	是否启用模型推理优化。可选 default 或 on，在显存紧张或多图批量处理时建议开启。
refine_foreground	是否启用快速前景色彩优化。推荐开启，可改善头发等细节边缘处的颜色溢出或毛边问题。

选择不同model选项后，运行会自动下载模型。以下分别是RMBG-2.0, INSPYRENET, BEN, BEN2模型在不同场景下的分割效果图。

从多张不同类型图的分割效果来看，在一些极限场景下，INSPYRENET移除背景最彻底，RMBG-2.0移除背景效果相对最差。一般场景则效果大差不差。

sensitivity: 遮罩灵敏度。这是不同sensitivity下的分割效果，无论取什么值，几乎没有差别，测试过很多种的图片，分割效果很稳定。

mask_blur: 遮罩边缘模糊，。值越大则越模糊

mask_offset: 遮罩偏移，正数则往外扩张，负数则向内紧缩。

使用不同的background颜色来替换背景

invert_output：将mask进行反转

refine_foreground: 对前景进行优化，从以下可以看出，优化效果还是有的。

示例工作流---通过Flux-fill重绘，将图片中的主体换成了地球仪。