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项目介绍

这是一个记录各种预处理器以及各种软件插件之类的用法的笔记本。如果你们有更好的,我也希望你们可以一起加入共同编辑。

ComfyUI-笔记本 20240522

总结

在本次测试中, Impact-Pack + segmentanything 和 **Yoloworld ESAM**的表现最好,而 segm 的效果最差。

默认使用 Impact-Pack + segmentanything 就好, segm 只能识别全身, Yoloworld ESAM 可以作为 Impact-Pack + segmentanything 的补充。

工作流

工作流在下方,拖入ComfyUI就可以使用。 workflow

语义分割测试:超大场景超小人物(复杂背景)

在超大场景超小人物的测试中,我们比较了几种不同的语义分割工具的表现,结果如下:

  1. Impact-Pack + segmentanything
    这两者的结合效果最佳,分割精准,无多余分割,适合复杂场景下的小目标识别。

  2. segm
    效果次之,能识别目标,但会多识别一些不必要的部分。

  3. Yoloworld ESAM
    效果最差,分割不够精准,容易识别多余部分,不推荐用于此类场景。

复杂背景测试

语义分割测试:大场景小人物(简单背景)

在大场景小人物的测试中,我们比较了几种不同的语义分割工具的表现,结果如下:

  1. Impact-Pack + segmentanything
    这两者的结合效果最佳,分割精准,无多余分割,适合复杂场景下的小目标识别。

  2. segm
    效果也非常好,但是抠图不如Impact-Pack + segmentanything精准,裙子还是有白边。

  3. Yoloworld ESAM
    效果还行。

简单背景测试

语义分割测试:半身照

在半身照的测试中,我们比较了几种不同的语义分割工具的表现,三者表现都非常好:

  1. Impact-Pack + segmentanything

  2. segm

  3. Yoloworld ESAM

半身照测试

语义分割测试:胳膊(横屏半身照)

在横屏半身照测试中,我们比较了几种不同的语义分割工具的表现,结果如下:

  1. Impact-Pack + segmentanything
    这个组合效果依然最佳,图片扣得非常干净。

  2. segm
    完全不可用。这时候segm 明显落后于其他分割了,segm 进提供面部,手部,全身的选项,但我这里除了全身不报错意外,其他选项都会报错。

  3. Yoloworld ESAM
    效果不错非常好,甚至比Impact-Pack + segmentanything还要好。

胳膊

语义分割测试:胳膊(全身照)

在全身照的测试中,我们比较了几种不同的语义分割工具的表现,结果如下:

  1. Impact-Pack + segmentanything
    这个组合效果依然最佳,图片扣得非常干净。

  2. segm
    完全不可用。这时候segm 明显落后于其他分割了,segm 进提供面部,手部,全身的选项,但我这里除了全身不报错意外,其他选项都会报错。

  3. Yoloworld ESAM
    效果不好,会识别多余的物体。

胳膊(更小的全身照)

语义分割测试:胳膊(全身照)

在人物更小手臂更小的场景下,我比较了几种不同的语义分割工具的表现,结果如下:

  1. Impact-Pack + segmentanything
    虽然有多余的,但是对比与其他两个也是完美的存在。

  2. segm
    完全不可用。

  3. Yoloworld ESAM
    效果不好,直接识别全身了。

image

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