Unofficial implementation of YOLO-World + EfficientSAM & YOLO-World for ComfyUI
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对YOLO-World + EfficientSAM的非官方实现
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利用全新的 YOLO-World 与 EfficientSAM 实现高效的对象检测 + 分割
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版本:V2.0 新增蒙版分离 + 提取功能,支持选择指定蒙版单独输出,同时支持图像和视频(V1.0工作流已弃用)
V2.0
2.24.2.1.mp4
V1.0
2.20.3.mp4
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YOLO-World 模型加载 | 🔎Yoloworld Model Loader
- 支持 3 种官方模型:yolo_world/l, yolo_world/m, yolo_world/s,会自动下载并加载
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EfficientSAM 模型加载 | 🔎ESAM Model Loader
- 支持 CUDA 或 CPU
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🆕检测 + 分割 | 🔎Yoloworld ESAM
- yolo_world_model:接入 YOLO-World 模型
- esam_model:接入 EfficientSAM 模型
- image:接入图像
- categories:检测 + 分割内容
- confidence_threshold:置信度阈值,降低可减少误检,增强模型对所需对象的敏感性。增加可最小化误报,防止模型识别不应识别的对象
- iou_threshold:IoU 阈值,降低数值可减少边界框的重叠,使检测过程更严格。增加数值将会允许更多的边界框重叠,适应更广泛的检测范围
- box_thickness:检测框厚度
- text_thickness:文字厚度
- text_scale:文字缩放
- with_confidence:是否显示检测对象的置信度
- with_class_agnostic_nms:是否抑制类别之间的重叠边界框
- with_segmentation:是否开启 EfficientSAM 进行实例分割
- mask_combined:是否合并(叠加)蒙版 mask,"是"则将所有 mask 叠加在一张图上输出,"否"则会将所有的蒙版单独输出
- mask_extracted:是否提取选定蒙版 mask,"是"则会将按照 mask_extracted_index 将所选序号的蒙版单独输出
- mask_extracted_index:选择蒙版 mask 序号
- 🆕检测 + 分割 | 🔎Yoloworld ESAM Detector Provider (由 ltdrdata 提供,感谢!)
- 可配合 Impact-Pack 一起使用
- yolo_world_model:接入 YOLO-World 模型
- esam_model:接入 EfficientSAM 模型
- categories:检测 + 分割内容
- iou_threshold:IoU 阈值
- with_class_agnostic_nms:是否抑制类别之间的重叠边界框
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推荐使用管理器 ComfyUI Manager 安装(On the Way)
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手动安装:
cd custom_nodes
git clone https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM
cd custom_nodes/ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM
pip install -r requirements.txt
- 重启 ComfyUI
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模型下载:将 EfficientSAM 中的 efficient_sam_s_cpu.jit 和 efficient_sam_s_gpu.jit 下载到 custom_nodes/ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM 中
V2.0
V1.0
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注意:V1.0 工作流不适用于 V2.0
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20240224
V2.0 新增蒙版分离 + 提取功能,支持选择指定蒙版单独输出,同时支持图像和视频
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20240221
合并了由 ltdrdata 提供的 🔎Yoloworld ESAM Detector Provider 节点
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20240220
创建项目
V1.0 同时支持图像与视频的检测与分割,还支持输出 mask 蒙版
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- 邮箱:[email protected]
- QQ 群:839821928
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代码还参考了 @camenduru 感谢!
ltdrdata 提供了 🔎Yoloworld ESAM Detector Provider 节点,感谢!