喜好儿网YoloWorld-EfficientSAM支持在comfyUI中单独输出指定蒙版！轻松实现视频重绘的扩展节点。
更新版本：V2.0 新增蒙版分离 + 提取功能，支持选择指定蒙版单独输出，同时支持图像和视频（V1.0工作流已弃用）
作者：-Zho-
节点说明
YOLO-World 模型加载：支持 3 种官方模型
EfficientSAM 模型加载：支持 CUDA 或 CPU
检测 + 分割
- yolo_world_model：接入 YOLO-World 模型
- esam_model：接入 EfficientSAM 模型
- image：接入图像
- categories：检测 + 分割内容
- confidence_threshold：置信度阈值，降低可减少误检，增强模型对所需对象的敏感性。增加可最小化误报，防止模型识别不应识别的对象
- iou_threshold：IoU 阈值，降低数值可减少边界框的重叠，使检测过程更严格。增加数值将会允许更多的边界框重叠，适应更广泛的检测范围
- box_thickness：检测框厚度
- text_thickness：文字厚度
- text_scale：文字缩放
- with_confidence：是否显示检测对象的置信度
- with_class_agnostic_nms：是否抑制类别之间的重叠边界框
- with_segmentation：是否开启 EfficientSAM 进行实例分割
- mask_combined：是否合并（叠加）蒙版 mask，"是"则将所有 mask 叠加在一张图上输出，"否"则会将所有的蒙版单独输出
- mask_extracted：是否提取选定蒙版 mask，"是"则会将按照 mask_extracted_index 将所选序号的蒙版单独输出
- mask_extracted_index：选择蒙版 mask 序号
检测 + 分割（由 ltdrdata 提供，感谢！）
- 可配合 Impact-Pack 一起使用
- yolo_world_model：接入 YOLO-World 模型
- esam_model：接入 EfficientSAM 模型
- categories：检测 + 分割内容
- iou_threshold：IoU 阈值
- with_class_agnostic_nms：是否抑制类别之间的重叠边界框
YoloWorld-EfficientSAM节点下载：
https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM
（如以上链接无法下载可选备用分享）
百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1rfFvjxPfnqxoTWI3eiI1EA
提取码：nxjb
更多AI工具
https://heehel.com/ai-tools
ComfyUI专区：
https://heehel.com/topic/comfy-ui
