【AI学习-comfyUI学习-Segment Anything分割+实时图像裁剪-各个部分学习-第九节2】

1，前言2，说明1：第九节3-Segment Anything分割工作流🧠 一、视觉层面的本质：**图像中的“潜在边界理解”**SAM 是怎么工作的？
💬 二、语言层面的本质：**文本驱动的目标定位**它做了什么？
🔄 三、融合机制的本质：**语义 → 几何 → 像素级边界**🧩 四、底层逻辑用一句话总结：⚙️ 五、为什么这套机制强？🔬 六、类比理解
3，流程1-第九节3-Segment Anything分割工作流（1）调用模块整个模块部分
（2）输出提示词（3）模型加载（4）生成图片（5）模块介绍参数说明🧩 一、总体思路🧱 二、节点解析① 加载图像（左上）② SAM 模型加载器（#2 comfyui_segment_anything）③ G-DINO 模型加载器（#3 comfyui_segment_anything）④ G-DINO + SAM 组合分割（#4 comfyui_segment_anything）⑤ 显示图像⑥ 保存图像⑦ LayerStyle（图层样式）
🎯 三、最终输出内容

4，细节部分5，使用的工作流6，总结

1，前言

最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。

2，说明

1：第九节3-Segment Anything分割工作流

🧠 一、视觉层面的本质：图像中的“潜在边界理解”

Segment Anything（SAM）的核心，是一个通用的图像分割模型。
它本质上不会理解语义，但非常擅长“找出像素之间的分界”。

SAM 是怎么工作的？

它先用一个 Vision Transformer (ViT) 把整张图像切成小块（Patch）。模型学习这些块之间的关系，得到一个“图像 embedding”，即图像的潜在语义表征。当你给出一个提示（点、框、mask），SAM 就会激活对应区域的向量，从而预测出那部分区域的精确边界。

👉 换句话说：

SAM 就像一个“只看像素、不懂语义”的超级抠图器。
它知道“这里有个东西的边缘”，但不知道“那是头发还是背景”。

💬 二、语言层面的本质：文本驱动的目标定位

Grounding DINO 的本质是一个视觉-语言对齐模型。

它做了什么？

它将图片通过图像编码器变成一堆视觉特征（特征图）。它将文字提示（如 “hair”） 通过文本编码器变成语义特征向量。模型学习“哪些区域与文字描述最相关”，从而生成一个目标框 (bounding box)。

👉 简单讲：

Grounding DINO 会告诉系统：“图片中这里就是‘hair’所在的区域”。

🔄 三、融合机制的本质：语义 → 几何 → 像素级边界

当两者结合时，就产生了你看到的「G-DINO + SAM」分割机制：

阶段	模块	本质作用
1️⃣ 文本提示	“hair”	给出语义目标
2️⃣ Grounding DINO	从语义找到目标大致位置（框）
3️⃣ SAM	在这个框里找到像素级边界
✅ 输出	精确的“头发”遮罩

本质上是一个 “语义定位 → 几何边界 → 像素掩膜” 的流水线机制。

🧩 四、底层逻辑用一句话总结：

Grounding DINO 让机器“理解你在说什么”，SAM 让机器“精确抠出那部分”。

或者更大白话一点讲：

你告诉机器“找头发”，
Grounding DINO 会说：“头发大概在这里”，
SAM 会说：“好，我把这块区域的边界精确勾出来给你看”。

⚙️ 五、为什么这套机制强？

泛化性极强：SAM 不需要针对每类物体训练，只要知道“哪里是边界”即可。语言可控：Grounding DINO 让人类能用“文字”去驱动图像理解。组合自由：你可以在 ComfyUI 中接上任意下游任务，比如替换背景、LoRA 生成、mask 扩散等。

🔬 六、类比理解

这套机制就像一个“双人小组”：

🕵️ Grounding DINO 是“指挥官”，理解命令、指方向；✂️ SAM 是“工兵”，精确地执行“抠图”任务；🧩 ComfyUI 则是“调度中心”，负责把两者串起来工作。

3，流程

1-第九节3-Segment Anything分割工作流

（1）调用模块

整个模块部分

这回整个模块都可以截截图下了

（2）输出提示词

无

（3）模型加载

无

（4）生成图片

（1）原图片

（2）抠出的图

（5）模块介绍参数说明

阶段	输入	输出	解释
1️⃣ 加载图像	上传的原始人物图片	图像数据	给后面模型使用
2️⃣ 载入模型	SAM + Grounding DINO	模型权重对象	分割用的“大脑”
3️⃣ 语义分割	图像 + 模型 + 提示词(“hair”)	分割出的头发图像	自动抠出头发
4️⃣ 显示 + 保存	分割结果	黑背景头发图 + mask	供后续编辑使用

🧩 一、总体思路

这套流程的作用是：
输入一张图像 → 使用 Grounding DINO 定位目标（如“hair”） → 由 SAM 模型精确分割出目标区域 → 输出并保存分割结果（含遮罩）。
这种组合在 ComfyUI 中非常常见，被称为 G-DINO + SAM 联合分割工作流，能够实现类似「输入文字 → 自动分割出对应物体」的语义分割效果。

🧱 二、节点解析

① 加载图像（左上）

节点名称：加载图像功能：输入原始图像（此处是一位穿霓虹夹克的女性角色）。输出：原图（RGB格式）传给后续节点。

输入输出：

输入：无（你上传的文件）输出：图像张量 → 传给 G-DINO 和 SAM

② SAM 模型加载器（#2 comfyui_segment_anything）

功能：加载 Segment Anything 模型（sam_vit_h_0.9）。作用：负责像素级的精细分割，但不理解语义，需要 Grounding DINO 提供提示框。输出：SAM 模型对象。

③ G-DINO 模型加载器（#3 comfyui_segment_anything）

功能：加载 Grounding DINO 模型（GroundingDINO_SwinT_OGC）。作用：根据文字提示（prompt）在图像中定位目标区域（如“hair”）。输出：G-DINO 模型对象。

④ G-DINO + SAM 组合分割（#4 comfyui_segment_anything）

功能：核心节点，执行“语义提示分割”。

参数说明：

提示词（Prompt）：hair → 告诉模型只分割头发。置信度阈值（0.45）：控制检测框的严格程度。值越低，越容易包含模糊区域。

工作原理：

Grounding DINO 根据文本提示“hair”生成候选框；SAM 在这些候选框中进行像素级分割；输出结果即为带透明背景的头发区域。

输入输出：

输入：图像 + SAM模型 + G-DINO模型 + 提示词输出：遮罩图（mask）和分割图（segmented image）

⑤ 显示图像

功能：实时显示分割出的头发图像。结果：你在右上看到的彩色头发遮罩图（黑背景+保留头发）。

⑥ 保存图像

功能：将分割结果保存为文件，便于后续使用（如替换背景、上色等）。输出文件名：自动以“ComfyUI”命名保存。

⑦ LayerStyle（图层样式）

功能：生成纯遮罩图（白=目标区域，黑=背景），便于后续在 Photoshop 或 Fusion 中做图层操作。结果：右下显示的纯黑白 mask 图。

🎯 三、最终输出内容

输出文件	内容	用途
分割图（彩色）	黑背景，仅保留头发区域	直接叠加或生成合成图
遮罩图（黑白）	白=头发区域，黑=背景	供后期合成或 alpha 蒙版使用