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ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM

YOLO-World + EfficientSAM for ComfyUI 的非官方实现,提供高效的对象检测与实例分割功能

该项目非官方实现了YOLO-World和EfficientSAM,通过融合这两个模型,提供高效的对象检测与实例分割功能。版本V2.0新增了蒙版分离与提取功能,支持指定蒙版单独输出,可处理图像和视频。项目特点包括支持加载多种YOLO-World和EfficientSAM模型,提供检测框厚度、置信度阈值、IoU阈值等配置选项,以提升检测与分割的精准性。详细的视频演示和安装指南,使用户能够轻松上手,体验高效的图像处理能力。

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。
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。
ComfyUI_stable_fast - 整合了stable-fast和TensorRT技术,旨在提高AI图像生成的速度和效率
AI绘图ComfyUIGithubTensorRTstable-fast开源项目性能优化
ComfyUI_stable_fast是一个实验性项目,整合了stable-fast和TensorRT技术,旨在提高AI图像生成的速度和效率。该项目支持SD1.5、SDXL和SSD-1B等主流模型,兼容Lora和ControlNet功能。通过性能优化和灵活配置,用户可根据硬件条件选择最佳运行方式,实现更快速的AI图像生成。
DAMO-YOLO - 基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术的对象检测算法
DAMO-YOLOGithub开源项目性能优化检测模型目标检测算法更新
DAMO-YOLO, 阿里巴巴DAMO实验室的先进对象检测技术,基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术,以优化性能和效率。针对广泛行业场景,提供一站式解决方案,从训练到部署全面支持。
ComfyUI_ExtraModels - ComfyUI扩展项目集成多种先进图像扩散模型
AI绘图ComfyUIGithub图像扩散模型开源项目深度学习
该项目为ComfyUI集成了PixArt、HunYuan DiT、DiT和MiaoBi等多种先进图像扩散模型。通过简单的安装步骤和详细的使用说明,用户可以在ComfyUI中轻松使用这些新模型,大幅提升图像生成能力。项目还支持T5文本编码器和自定义VAE模型,进一步扩展了ComfyUI的功能。各模型的特点和限制均有详细介绍,方便用户选择和使用。
ComfyUI-PhotoMaker-ZHO - PhotoMaker 的非官方实现,支持 lora、多批次处理和通用提示词输入
AI绘图ComfyUIGithubPhotoMaker图像处理开源项目模型加载
ComfyUI-PhotoMaker 是 PhotoMaker 的非官方实现,支持 lora、多批次处理和通用提示词输入。用户可以下载或本地加载模型,并应用多种风格模板生成高质量图像。适合需要快速生成多样风格图像的设计师和开发者,版本 V2.5 新增了对 Disney-Character 和 DragNUWA 工作流的支持,提升了生成速度和操作便捷性。
YOLO-World - 下一代实时开放词汇目标检测模型
GithubYOLO-World开放词汇开源项目目标检测零样本学习预训练模型
YOLO-World是一款创新的实时开放词汇目标检测模型。经过大规模数据集预训练,它展现出卓越的开放词汇检测和定位能力。采用'先提示后检测'范式,YOLO-World通过重参数化技术实现高效的自定义词汇推理。该模型支持零样本目标检测、分割等多种任务,并开源了在线演示、预训练权重和微调代码,为计算机视觉领域提供了实用的研究与应用工具。
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
ComfyUIGithubPython依赖segment下载开源项目模型
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。
ComfyUI-layerdiffuse - ComfyUI图层扩散技术实现高级图像处理
AI绘图ComfyUIGithubLayerDiffuse图像处理图层生成开源项目
ComfyUI-layerdiffuse扩展为ComfyUI集成了LayerDiffuse的图层扩散功能,支持SDXL和SD15模型。该项目提供前景生成、背景提取和图层混合等高级操作,并包含多种工作流程示例,如RGBA前景生成、条件混合和联合生成。这些功能使得用户可以更精细地控制图像生成过程,为图像编辑和合成领域带来新的可能性。
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。
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