节点功能:该节点主要针对人体部位进行分割。
分割效果如下,分割效果不是纯净。
而且,这么明显的眼镜居然分割不出来。
节点功能:该节点主要针对人体部位进行分割。
输入参数 | |
image | 输入图像。支持 RGB 格式图像。 |
输出参数 | |
image | RGBA 格式图像,原图加上掩膜作为透明通道。 |
mask | 二值掩膜,选中区域为白色(1.0),其余为黑色(0.0)。 |
控件参数 | |
face | 是否识别并包含脸部区域。 |
hair | 是否识别并包含头发区域。 |
glasses | 是否识别并包含眼镜区域。 |
top_clothes | 是否识别并包含上装区域(如衣服、外套)。 |
bottom_clothes | 是否识别并包含下装区域(如裤子、裙子)。 |
torso_skin | 是否识别并包含裸露的躯干皮肤区域。 |
left_arm | 是否识别左臂区域。 |
right_arm | 是否识别右臂区域。 |
left_leg | 是否识别右腿区域。 |
right_leg | 是否识别右腿区域。 |
left_foot | 是否识别左脚区域。 |
right_foot | 是否识别右脚区域。 |
detail_method | 精细化处理方式。 VITMatte:基于视觉 Transformer 架构,效果精细但依赖模型文件的边缘细化算法。 VITMatte(local):本地化的 VITMatte,同样精细且在本地运行,对设备要求高。 PyMatting:基于 Python,灵活开源,在复杂场景精细度稍逊的边缘处理算法。 GuidedFilter:轻量级,计算量小,适合在设备性能有限时保留细节的边缘细化算法。 |
detail_erode | 掩膜腐蚀像素值,控制掩膜收缩。 |
detail_dilate | 掩膜膨胀像素值,控制掩膜扩展。 |
black_point | 直方图映射黑点参数,用于遮罩对比度增强。 |
white_point | 直方图映射白点参数。 |
process_detail | 是否启用精细化处理。 |
device | 推理设备选择,cuda 或 cpu。 |
max_megapixels | 图像精细处理的最大尺寸(单位:百万像素)。 |
分割效果如下,分割效果不是纯净。
而且,这么明显的眼镜居然分割不出来。