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请确保你的 ComfyUI 已经更新。本指南里的工作流可以在 ComfyUI 的工作流模板中找到。如果找不到,可能是 ComfyUI 没有更新。如果加载工作流时有节点缺失,可能原因有:
  1. 你用的不是最新开发版(nightly)。
  2. 你用的是稳定版或桌面版(没有包含最新的更新)。
  3. 启动时有些节点导入失败。
BiRefNet(Bilateral Reference Network)是一款高质量的图像背景移除模型。它能为人、产品、动物以及头发或皮毛等细节复杂的物体生成清晰精细的遮罩。 BiRefNet 在 ComfyUI 中获得原生支持(PR #12747),模型权重基于 MIT 协议 发布。 Hugging Face 上的 BiRefNet | Comfy-Org 模型仓库 | 论文 (arXiv)

核心优势

  • 高质量遮罩 — 头发、皮毛等精细边缘的精确检测
  • 通用主体检测 — 对人、产品、动物和复杂场景均有良好效果
  • 一键式操作 — 只需加载图像,模型自动完成处理
  • RGBA 输出 — 生成背景透明的图像,可直接用于合成
限制: 背景极其杂乱或主体与背景融合的情况下,遮罩精度可能下降。模型每次处理一张图像。

BiRefNet 背景移除工作流

1. 工作流文件下载

请更新你的 ComfyUI 到最新版本,并通过菜单 工作流 -> 浏览模板 找到 Utility 类别下的 “BiRefNet: Remove Background”。

下载 JSON 格式工作流

下载工作流

在 Comfy Cloud 中运行

Open in cloud

2. 手动下载模型

BiRefNet 模型托管在 Comfy-Org BiRefNet 模型仓库 放置到以下目录结构:
📂 ComfyUI/
└── 📂 models/
    └── 📂 background_removal/
        └── birefnet.safetensors

3. 使用工作流

  • 图像 — 通过 Load Image 节点加载图像(放入 ComfyUI 的 input/ 文件夹)
  • Remove Background (BiRefNet) 子图会处理图像并输出:
    • IMAGE — 背景透明的 RGBA 结果
    • mask — 提取的前景遮罩
输出可预览,也可作为其他节点的输入进行合成、进一步编辑或保存。

了解 Subgraph

本工作流使用了 Subgraph 节点实现模块化处理。查阅 Subgraph 文档了解如何自定义和扩展工作流。

补充说明

  • 模型目录 — 模型必须放置在 ComfyUI/models/background_removal/ 目录,而非 checkpoints 文件夹
  • 更新需求 — BiRefNet 支持需要较新版本的 ComfyUI,请确保已更新到最新版本
  • RGBA 输出 — 透明背景结果可直接合成到新背景上,或用于下游工作流