Удобный пользовательский интерфейс с поддержкой сегментации SAM 3.1! Никаких пользовательских узлов!

В этом видео представлен полный обзор нативных узлов SAM 3.1 в ComfyUI, охватывающий рабочие процессы сегментации изображений и видео от начала до конца. Мы рассмотрим, как использовать подсказки на естественном языке для обнаружения объектов, настроить отслеживание объектов в видео на нескольких кадрах, изолировать конкретных персонажей по их идентификатору отслеживания и интегрировать маски сегментации в практические рабочие процессы, такие как замена персонажей с помощью LTX-восстановления LoRA. Вся демонстрация использует только нативные узлы ComfyUI — установка пользовательских узлов не требуется. Кому подходит этот контент: Этот контент предназначен для пользователей ComfyUI среднего уровня, которые уже умеют создавать базовые рабочие процессы и хотят добавить возможности сегментации в свой конвейер. Он особенно полезен для создателей видео с использованием ИИ, работающих с заменой персонажей, заменой фона и восстановлением изображений. Создатели фильмов с использованием ИИ, создатели контента, работающие над короткометражными фильмами или музыкальными клипами с использованием сгенерированного ИИ материала, и разработчики, создающие автоматизированные конвейеры видеомонтажа, найдут в нем прямую практическую пользу. Начинающие, понимающие основы работы с узлами, смогут следовать инструкциям, хотя некоторое знакомство с концепциями LoRA и масок будет полезно. Почему это важно: Встроенная в ComfyUI интеграция SAM 3.1 является важным шагом, поскольку она устраняет зависимость от сторонних пользовательских узлов для задач сегментации, которые исторически были распространенным источником проблем совместимости и затрат на обслуживание. Встроенная интеграция означает лучшую стабильность, более быстрые обновления и более оптимизированный рабочий процесс. Что еще важнее, сочетание распознавания объектов на естественном языке с отслеживанием видео открывает практические возможности, которые ранее были сложными или требовали использования нескольких инструментов одновременно — от выделения конкретных персонажей в сценах с толпой до обеспечения замены персонажей на основе ссылок в видео, сгенерированном ИИ. По мере развития инструментов генерации видео с помощью ИИ, таких как LTX, сегментация становится критически важным мостом между генерацией и постобработкой, что делает этот навык необходимым для всех, кто серьезно занимается рабочими процессами с видео на основе ИИ. Hugging Face - Comfy-Org/sam3.1 https://huggingface.co/Comfy-Org/sam3.1 LTX Lora R2V    • LTX 2.3 Reference2Video V2V Video Editing ...   Прикреплен Sam 3.1 для группы сегментации изображений и видео, подключается и работает без проблем, заменяя другие пользовательские узлы сегментации. https://www.patreon.com/posts/1566620... Таймлайн видео 00:00 - Введение: Нативные узлы SAM 3.1 в ComfyUI 00:25 - Настройка: Загрузка модели и обновление ComfyUI 00:56 - Как найти и идентифицировать нативные узлы 01:19 - Сегментация одного изображения с текстовыми подсказками 02:22 - Понимание масок и ограничивающих рамок 02:55 - Сегментация видео: Начало работы с отслеживанием 04:07 - Расширенное отслеживание: Идентификаторы объектов и оценки достоверности 05:32 - Изоляция определенных персонажей в толпе 06:06 - Использование инвертированной маски для замены фона 06:41 - Практический рабочий процесс: Нативный SAM 3.1 в референсном заполнении 07:57 - Результаты из реальной жизни и примеры замены персонажей 09:33 - Заключение и советы Графический процессор для локальной рабочей станции: https://amzn.to/3XfXsAO -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Если вам понравились подобные уроки, вы можете поддержать нашу работу на Patreon:   / aifuturetech