本文继续给大家分享ComfyUI的基本使用技巧：抠图，或者说去除背景。抠图是处理图片的一项常见工作，是设计师们的基本能力，现在有了AI，抠图的效率也得到了极大的提升。最近看到有小伙伴通过AI抠图赚了外国人1000美刀，怀着激动的心情，特别把这个技术给大家分享一下。
除了抠图，我还会介绍一下基于抠图的背景替换，不仅会介绍图片背景的替换，也会分享视频背景的替换方法。
大家抓好扶手，我们马上就要开车了。
ComfyUI 是什么？
有的同学可能还不知道 ComfyUI 是什么，我这里做一个简单的介绍。
ComfyUI 是一个基于扩散模型的AI绘画创作工具，扩散模型就是大家常说的 Stable Diffusioin，简称SD。
ComfyUI 使用工作流的方式，可定制性很强，可以让创作者们搞出各种新奇的玩意，也可以实现更高的自动化水平，创作方法更容易传播复现，发展势头特别迅猛。
不过 ComfyUI 的上手门槛有点高，用户需要对 Stable Diffusion 以及各种数字技术的原理有一定的了解才行。这个系列就会介绍 ComfyUI 的一些基础概念和使用方法，让大家更快的掌握 ComfyUI 的使用技巧，创作出自己独特的艺术作品。
到哪里使用 ComfyUI
安装 ComfyUI 的难处
ComfyUI 本身是一个开源软件，大家可以安装到自己的电脑上使用。
但是但是事情往往没有说起来这么简单：
- 首先你要通过Github来下载程序，后续还要下载大量的模型，这需要特殊网络设置；
- 然后你还要懂点电脑技术，需要执行一大堆的命令；
- 最后你还要有一个牛逼的Nvidia显卡，显存8G起步，越大越好。
前两个花点小钱就能解决，最后这个要求可是要花大价钱的，差不多的3090显卡就需要七八千，玩起来没压力的4090更需要1.5个W左右。
当然，如果上边的这三个要求对你来说都是小菜一碟，你可以看看我这篇文章：
ComfyUI 完全入门：安装部署 - 掘金 (juejin.cn)
云环境免费使用
你可能就是想试试，或者说就处理几张图片，没必要搞这么大的阵仗啊。怎么办？
使用云服务器。
- 最近乘着AI的狂风，京东也大举进入AIGC领域了，新用户赠送两个小时的使用时长，足够我们应应急或者尝尝鲜了。
- 我也在京东云上制作了一个 ComfyUI 的镜像，内置了常见的模型和工作流（包括本文介绍的抠图工作流），点点鼠标，就能开始创作。
也就是说你不用特殊网络，也不用自己安装，更不用花钱，就可以体验到这个强大的AI绘画工具。
京东云赠送的使用时长通过代金券的形式发放，给公众号"萤火遛AI"发消息：京东云，即可领取。
京东云官方地址：www.jdcloud.com/，注册登陆就不说了，相信大家应该都能搞定。
领取到代金券后，请在"费用"-"代金券管理"中激活代金券，操作如下图所示。
然后我们就可以去开AI服务器了，访问地址：gcs-console.jdcloud.com/instance/li...
请按照下边的步骤创建AI服务器：
1、首先在"实例列表"页面点击"创建"：
2、在打开的"购买GCS实例"页面点击"按配置"，这种就是按使用量计费，GCS目前按照分钟计费。页面上没有显示常见的显卡型号，不过经我实际测试，目前配置的是RTX 4090显卡的GPU实例。
3、还是在"购买GCS实例"页面，我们移动到下方，应用这里选择"ComfyUI"，注意其中提到这是"萤火遛AI定制版本"，是萤火君专门给大家定制的，填了很多坑。因为上边已经激活了代金券，所以直接点击"立即购买"就可以了。
4、返回到GCS实例列表页面，等待GCS实例创建成功。
实例启动成功后，状态会显示"运行中"，我们只要依次点击"应用"-"自定义应用"，就可以在浏览器中打开ComfyUI了，不用执行任何技术命令，是不是很爽！
当然如果你要进行一些技术操作，也可以通过实例提供的 JupyterLab 去完成。
目前京东云还没有停止服务器的功能（据打听正在开发中），用完了记得点击"释放"，以免继续扣费。
5、加载工作流：如下图所示，初次打开是英文界面，先切换到中文；然后"加载"按钮右侧有个下拉按钮，点击就可以加载镜像内置的工作流。如果你想加载本地工作流，点击"加载"按钮本身就可以了。
AI抠图
这个工作流很简单，我们直接看下吧。
左边有两个节点：
- 加载图像：就是上传一张待处理的图片。点击"choose file to upload"按钮即可上传。
- 图像缩放：这个不是必需的，只是如果图片太小不容易识别，图片太大则处理的太慢，所以我加了一个缩放，你可以根据自己的需要来，不想要就删掉。
这里分享一个小窍门，如果暂时不想用某个节点，我们可以在这个节点上点击右键，选择"忽略节点"，这个节点就被跳过了。如果想恢复，还是点击这个"忽略节点"。
这个工作流的右边，也有两个节点，其实是两种抠图的方法，很难说哪个更好，大家根据实际效果选择吧。
RemBG：比较老牌的抠图方式，介绍下它的几个参数：
model：有多个抠图模型可供选择：
- u2net：通用的的预训练模型，通常用这个就行。
- u2netp：u2net的轻量级版本。
- u2net_human_seg：专门针对人像分割的预训练模型，只是分割人像时建议使用。
- u2net_cloth_seg：专门从人像上抠衣服的预训练模型，它会把衣服分成三部分：上半身、下半身和全身。
- silueta：和u2net相同，但是大小减少到43Mb，方便在小内存机器上使用。
- isnet-general-use ：一个新的通用的预训练模型。
- isnet-anime：专门针对动画人物的高精度分割。
Alpha matting：Alpha遮罩，这是一个比较专业的图像处理术语。在图像处理中，有一个东西用来表示图像中每个像素点的透明度，这个东西称为Alpha通道；Alpha遮罩利用Alpha通道来控制图像的透明度，从而达到隐藏或显示某些部分的目的；在抠图这里就是努力让前景部分都显示出来，让背景部分都变透明。这个选项有三个参数：
-
- Foreground threshold：前景图像的阈值，值过小背景可能被识别为前景，值过大前景可能被识别为背景。
- Background threshold：背景图像的阈值，值小了前景可能被识别为背景，值大了背景可能识别为前景。
- Erode size：Alpha抠图腐蚀尺寸，通过在图像中构建一个长宽为这个值的矩形进行腐蚀。太小了前景和背景分离不彻底，边缘有交叉；太大了前景和背景会腐蚀的太多，边缘缺损明显。
使用Alpha遮罩时可以先用这几个经验值：( 220, 100, 15)，具体参数值再根据实际情况进行调整。
BRIA：新进的抠图模型，很多时候效果比RemBG要棒。没啥参数可以设置的，需要两个节点：
- BRIA_RMBG Model Loader：用来加载模型。
- BRIA RMBG：对图片进行抠图。
工作流，以及其中用到的插件、模型，我已经整理好了，需要的同学请到文末获取。
图片背景替换
图片背景替换就是在抠图的基础上再增加图片合成的能力，如下图所示：
其中增加的就是这个"图像混合模式节点"：
这个节点是 WAS Node Suite 插件提供的，官方访问地址：github.com/WASasquatch...。
工作流，以及其中用到的插件、模型，我已经整理好了，需要的同学请到文末获取。
视频背景替换
视频背景替换的基本思路是，先把视频帧拆出来，然后一帧帧的替换背景。
我在抖音上找到了一个小姐姐的跳舞视频，准备把视频背景替换成蓝天白云草地。
这个工作流主要由3部分组成，分别介绍下：
加载素材
这里涉及三个节点：
加载视频：选择本地视频上传即可。注意这里的两个参数：
- 强制频率：视频一般都是每秒30帧，但是帧数越多，我们拆出来的图片也越多，所以这里可以适当降低，不影响观看就行了。
- 强制尺寸：太大视频处理起来慢，太小的视频可能效果不好，这里可以调整下。Custom Height 就是固定高度，宽度自适应。
视频信息：提取出视频的宽高、帧数、帧率等，后边合成新视频的时候会用到这个帧率，提取出来就不用手动设置了。
加载图像：这里就是要使用的视频新背景，注意和视频的宽高保持一致。
替换背景
主要节点和设置前边替换图片背景已经讲过了，注意这里增加了两个信息的节点：
图像批次到图像列表、图像列表到图像批次
主要是因为视频需要的是图像批次，而图像混合需要的是图像列表，做一个适配而已。
合成视频
最后就是合成视频了，注意选择格式为mp4， 别的没什么好讲的。
合并为视频使用的是插件：ComfyUI-VideoHelperSuite，官方程序地址：github.com/Kosinkadink...
最后小姐姐跳舞的视频可以在这里看：
资源下载
别忘了领京东云代金券哦，给公/众\号 "萤火遛AI" 发消息：京东云 ，即可获取。
单张抠图工作流、插件、抠图模型：给公/众\号 "萤火遛AI" 发消息：抠图 ，即可获取。
批量抠图工作流：制作不易，目前仅在我的AI绘画专栏发布。加入专栏，可以零门槛，全面系统的学习 Stable Diffusion 创作，让灵感轻松落地！如有需要请点击链接进入：xiaobot.net/post/033402...
以上就是本文的主要内容。
用好 ComfyUI：
- 首先需要对 Stable Diffusion 的基本概念有清晰的理解，熟悉 ComfyUI 的基本使用方式；
- 然后需要在实践过程中不断尝试、不断加深理解，逐步掌握各类节点的能力和使用方法，提升综合运用各类节点进行创作的能力。
我将在后续文章中持续输出 ComfyUI 的相关知识和热门作品的工作流，帮助大家更快的掌握 Stable Diffusion，创作出满足自己需求的高质量作品，感兴趣的同学请及时关注。
那么，我们该如何学习大模型？
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一、大模型全套的学习路线
学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L2级别：AI大模型API应用开发工程
L3级别：大模型应用架构进阶实践
L4级别：大模型微调与私有化部署
一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。
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二、640套AI大模型报告合集
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三、大模型经典PDF籍
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四、AI大模型商业化落地方案
作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。