BiRefNetとは？

BiRefNet は、背景除去やマッティングに使われるモデルです。

正式には Dichotomous Image Segmentation (DIS)、つまり画像を 前景 と 背景 に二分割するためのモデルです。

SAM のように「この点」「この箱」「この物体」と指定してマスクを作るものではありませんが、切り抜き精度が高く、髪や植物など、複雑なディテールを持つものから高品質なマスクを作ることができます。

モデルのダウンロード

📂ComfyUI/
└── 📂models/
    └── 📂background_removal/
        └── birefnet.safetensors

workflow

前景を切り抜く

BiRefNet.json
  • Load Background Removal Model で birefnet.safetensors を読み込みます。
  • Remove Background に画像とモデルを入力すると、背景除去用の MASK が出力されます。
  • 背景が透過された画像が欲しいときは Join Image with Alpha を使います。
    • ただし、そのまま使うと前景側が透明になってしまうので、Invert Mask を挟みます。

背景を塗りつぶす

上の workflow では背景を透過しましたが、画像生成や解析の下処理として使う場合は、背景を単色で塗りつぶしたほうが扱いやすいことも多いです。

BiRefNet_fill.json
  • Image Composite Masked に元画像、反転マスク、単色画像を入力します。
  • マスクされた背景部分だけを単色画像で置き換えます。
  • 詳しくは レイヤ合成 をご覧ください。