BiRefNet：ComfyUI 图像背景移除工作流

BiRefNet（Bilateral Reference Network）是一款高质量的图像背景移除模型。它能为人、产品、动物以及头发或皮毛等细节复杂的物体生成清晰精细的遮罩。

BiRefNet 在 ComfyUI 中获得原生支持（PR #12747），模型权重基于 MIT 协议 发布。

Hugging Face 上的 BiRefNet | Comfy-Org 模型仓库 | 论文 (arXiv)

核心优势

• 高质量遮罩 — 头发、皮毛等精细边缘的精确检测
• 通用主体检测 — 对人、产品、动物和复杂场景均有良好效果
• 一键式操作 — 只需加载图像，模型自动完成处理
• RGBA 输出 — 生成背景透明的图像，可直接用于合成

限制： 背景极其杂乱或主体与背景融合的情况下，遮罩精度可能下降。模型每次处理一张图像。

BiRefNet 背景移除工作流

1. 工作流文件下载

请更新你的 ComfyUI 到最新版本，并通过菜单 工作流 -> 浏览模板 找到 Utility 类别下的 "BiRefNet: Remove Background"。

2. 手动下载模型

BiRefNet 模型托管在 Comfy-Org BiRefNet 模型仓库。

• birefnet.safetensors

放置到以下目录结构：

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

3. 使用工作流

• 图像 — 通过 Load Image 节点加载图像（放入 ComfyUI 的 input/ 文件夹）
• Remove Background (BiRefNet) 子图会处理图像并输出：
• IMAGE — 背景透明的 RGBA 结果
• mask — 提取的前景遮罩

输出可预览，也可作为其他节点的输入进行合成、进一步编辑或保存。

补充说明

• 模型目录 — 模型必须放置在 ComfyUI/models/background_removal/ 目录，而非 checkpoints 文件夹
• 更新需求 — BiRefNet 支持需要较新版本的 ComfyUI，请确保已更新到最新版本
• RGBA 输出 — 透明背景结果可直接合成到新背景上，或用于下游工作流