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comfyui_segment_anything

基于 GroundingDino 和 SAM,使用语义字符串来分割图像中的任何元素

ComfyUI Segment Anything项目在ComfyUI框架下实现了核心功能,并提供详细的Python依赖安装指南和模型下载方式,确保与sd-webui-segment-anything一致。用户可以通过pip命令快速安装所需依赖,并自动或手动下载BERT、GroundingDino和SAM模型。如下载速度较慢,可设置代理加速。项目欢迎社区贡献,用户可以通过fork和pull request参与代码改进。

segment-lidar - 基于SAM的航空LiDAR数据无监督分割Python工具包
GithubLiDARSAM分割开源项目点云自动化
segment-lidar是一个用于航空LiDAR数据无监督实例分割的Python工具包。它集成了Meta AI的Segment-Anything Model (SAM)和segment-geospatial包,实现3D点云数据的自动化分割。工具包具备地面滤波、自定义相机视图和交互式可视化等功能,安装简便,文档完善。适合处理大规模LiDAR数据的研究和开发需求。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型,支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景,涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型,支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新,包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集,实现高效的语义分割。
ComfyUI-Florence2 - 基于Florence-2视觉基础模型,可处理多种视觉和视觉-语言任务
ComfyUIDocVQAFlorence2Github多任务学习开源项目视觉基础模型
ComfyUI-Florence2项目基于Florence-2视觉基础模型,可处理多种视觉和视觉-语言任务。除支持图像描述、物体检测和分割外,还新增文档视觉问答功能。项目利用FLD-5B数据集进行多任务学习,采用序列到序列架构,在零样本和微调场景下表现优异。用户可通过ComfyUI界面便捷使用Florence2的各项功能。
sssegmentation - 开源语义分割工具箱 集成多种先进算法和模型
GithubPyTorch开源工具开源项目深度学习计算机视觉语义分割
sssegmentation是基于PyTorch的开源语义分割工具箱,提供高性能、模块化设计和统一基准测试。它集成多种流行分割框架,支持各类backbone网络和分割器模型,包括SAM、MobileSAM等最新技术。该项目为语义分割研究和应用开发提供灵活易用的平台。
ComfyUI-Easy-Use - ComfyUI自定义节点集成包 提升AI图像生成效率
ComfyUIGithubStable Diffusion图像生成工作流开源项目自定义节点
ComfyUI-Easy-Use集成了多种流行自定义节点,优化界面并简化工作流程,支持通配符和Lora技术。该项目集成了多种AI模型的简化流程,提供XYplot扩展和Fooocus涂抹等功能,在保持灵活性的同时提升了图像生成效率。此工具包适合寻求提高ComfyUI使用效率的AI图像创作者,为用户带来更流畅的创作体验。
FastSAM - 全景分割模型 速度提升50倍且性能可比SAM
AI模型Fast Segment AnythingGithub图像分割开源项目深度学习计算机视觉
FastSAM是一款基于CNN的高效全景分割模型。仅使用SAM数据集2%的数据,就实现了与SAM相当的性能,同时运行速度提升50倍。支持一切模式、文本提示、框选和点选等多种交互方式。在边缘检测、目标检测等下游任务中,FastSAM展现出优异的零样本迁移能力,为计算机视觉研究开辟新方向。
ComfyUI-ELLA - 融合LLM的语义增强扩散模型插件
AI绘图ComfyUIELLAGithub开源项目扩散模型语义对齐
ComfyUI-ELLA是一个为ComfyUI设计的ELLA实现插件,通过时间步语义连接器(TSC)技术动态调整采样过程中的语义特征。该插件结合了扩散模型和大语言模型的优势,支持ControlNet和Lora触发词,并提供多个工作流示例。ComfyUI-ELLA易于安装和使用,能显著提升图像生成的语义对齐效果,为AI图像创作提供更精准的文本到图像转换能力。
Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once - 基于多模态提示的图像分割模型
GithubSEEM交互式分割图像处理多模态开源项目
SEEM是一种新型图像分割模型,支持多种交互方式如点击、框选、涂鸦、文本和音频提示。该模型可接受任意组合的提示输入,精确分割图像中的目标对象并赋予语义标签。SEEM采用统一架构,具备多模态交互、语义理解和泛化能力,为图像分割任务提供了灵活通用的解决方案。
comfyui - 用户友好的AI工作流程编辑器和容器化解决方案
AI-DockCUDAComfyUIDockerGithubROCm开源项目
ComfyUI是一款开源的AI工作流程编辑器,集成于可高度定制的AI-Dock容器中。该项目支持NVIDIA CUDA、AMD ROCm和CPU平台,并采用灵活的版本标签系统。通过环境变量,可轻松配置自动更新、端口设置等功能。ComfyUI还提供API接口,便于进行二次开发和集成。这个工具特别适合需要定制AI工作流程的开发者和研究人员,为AI应用开发提供了便利的容器化解决方案。
tokenize-anything - 基于视觉提示的多功能区域分割识别和描述模型
AI分割识别GithubTAP多任务处理开源项目灵活提示视觉语言模型
Tokenize Anything via Prompting是一个多功能视觉模型,可通过点、框和草图等视觉提示对图像中的任意区域进行分割、识别和描述。该模型利用SA-1B数据集和预训练的EVA-CLIP模型进行训练,具备强大的语义理解能力。其模块化设计支持多样化的视觉语言任务,可自定义预测器和异步处理流程,适用于各种应用场景。
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