Batch CLIPSeg

节点功能：用于处理单张图像或批量图像，根据文本描述生成对应的掩码。它使用CLIPSeg模型，这是一种基于CLIP的图像分割模型，能够根据文本提示识别图像中的特定区域。

Batch CLIPSeg-节点参数说明

输入参数
images	输入图像张量（支持单张或多张图像）
opt_model	可选传入已加载的 CLIPSeg 模型（节省加载时间）。
prev_mask	可选先前掩码，用于叠加当前结果。
输出参数
Mask	CLIPSeg 预测生成的掩码结果。
Image	应用掩码后的图像结果（背景透明处理）。
控件参数
text	文本提示，描述要分割的目标对象。
threshold	阈值，控制掩码判定的敏感度。较低值更宽松，较高值更严格，推荐范围 0.3~0.8。
binary_mask	是否输出二值掩码（True 为 0/1，False 为灰度）。一般用于后续作为布尔遮罩使用，若需软掩码融合可设为 False。
combine_mask	是否将多张图像掩码合并为一张。
use_cuda	是否使用 CUDA（GPU）进行推理。
blur_sigma	高斯模糊强度（默认 0.0）。可平滑边缘，使分割更自然。推荐范围 0.5~3.0。
image_bg_level	背景区域填充值（0 为黑，1 为白）。
invert	是否反转掩码（1 变为 0，0 变为 1）。

注意：二值蒙版指的是蒙版只有黑和白两种情况，所以边缘不存在过度，假如是灰度值蒙版，则蒙版值为0-1之间的过度值，存在黑到白的灰色过度。

如下图所示我们输入文本为“cup”（杯子），然后根据我们输入的语义去进行图像的分割最终输出分割的蒙版，因为选择的是二值化蒙版，所以边缘存在明显的锯齿。

binary_mask关闭后，蒙版就不是纯白了，会有灰色过渡。

threshold : 分割阈值，影响分割结果，可通过该值调整蒙版的精细程度。值越大，分割越精准，但是容易漏检目标。

combine_mask开启后，可以将多个蒙版进行合并。

blur_sigma：用于对蒙版进行高斯模糊处理，值越大越模糊。

image_bg_level：图像的背景层次，0则背景全黑，1.0则背景全白。

invert：是否反转蒙版

ComfyUI原生节点