ComfyUI-Segformer_Ultra_Fast の紹介

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ComfyUI-Segformer_Ultra_Fast の紹介

ComfyUI-Segformer_Ultra_Fast の紹介

ComfyUI-Segformer_Ultra_Fastは、SegFormerを用いた画像・動画のセグメンテーションをComfyUI上で高速に実行するための拡張リポジトリです。軽量化や最適化によりインタラクティブなワークフローに組み込みやすく、ラベル生成ノードと画像入力を接続するだけでセグメンテーションマスクを素早く得られます。サンプルプレビューや簡潔な使用方法がREADMEにまとめられており、ComfyUIでのセグメンテーション処理を手早く試したいユーザーに向いています。（約300字）

https://github.com/lihaoyun6/ComfyUI-Segformer_Ultra_Fast

概要

ComfyUI-Segformer_Ultra_Fastは、SegFormerモデルを「極めて高速」に動作させることを目的としたComfyUI用のノード群／プラグイン集です。READMEには「Run Segformer at lightning speed for image/video segmentation」という簡潔な説明と、プレヴュー画像、そして使用方法の概要が記載されています。基本的な使い方は、ComfyUIのワークフロー上で利用したいモデルを選び、対応するLabel generatorノードと画像入力を接続するだけで、目的のセグメンテーションマスクを生成できる点が売りです。画像・動画のフレーム単位での適用や、マスクを用いた合成・編集ワークフローとの組み合わせにも向いています。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 14
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 14
  • コミット数: 7
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • SegFormerベースのセグメンテーションをComfyUIに統合し、即時利用可能なノードを提供。
  • ラベル生成ノードと画像入力を接続するだけのシンプルなワークフロー。
  • 画像・動画両対応を想定した設計で、フレーム単位の処理に適用可能。
  • プレビュー画像を含むサンプルで導入のハードルを下げている。

技術的なポイント

本プロジェクトは「SegFormer」という最近注目されたセグメンテーションモデルを、ComfyUIというノードベースの画像処理フレームワークへ組み込むことで、ユーザーがGUI上で直感的にセグメンテーションを利用できるようにしている点が最大の特徴です。READMEの記載からは、作者は高速化を重視しており、実運用でのインタラクティブ性（例：編集→即時プレビュー）を意識した実装にしていることが推測できます。

実装面で想定される工夫は以下の通りです。まず、SegFormer自体は軽量なバックボーン（MiTなど）を選ぶことで計算量を抑えられ、これに加えて入力解像度の調整やバッチ処理、必要に応じた前処理／後処理の最適化（リサイズ・正規化・閾値処理・ラベルマッピング）を組み合わせることでスループットを向上させています。ComfyUIノードとしては、モデルロード時のキャッシュ管理やGPUメモリの効率利用、非同期処理でUIの応答性を保つ設計が考えられます。動画処理においてはフレーム間の重複計算を避けるためのフレームサンプリングや、連続フレームに対する簡易的なトラッキングで計算を削減する手法が使える余地があります。

また、ComfyUI上での「Label generator」ノードを通じて得られたマスクは、そのままマスク合成、領域選択、修正マスクの生成など、既存のComfyUIノード群と連携して使えます。これにより、背景除去、物体単位でのカラー補正、素材の差し替え、データ拡張やアノテーション生成といった多様な応用が容易になります。

READMEに示されている「Select the model you want to use and connect the corresponding Label generator node and image input」というシンプルな操作性は、モデルの差し替えや複数モデルを比較しながら最適設定を探る実験的ワークフローにも適しています。ソースがPythonで小規模なファイル群にまとまっている点から、必要に応じて独自モデルの流し込みや後処理ロジックのカスタマイズもしやすい作りになっていると考えられます。

総じて、本リポジトリは「ComfyUIを使って手早くSegFormerのセグメンテーションを試したい」ユーザーに向けた実用的なブリッジ実装であり、インタラクティブな画像編集や動画処理パイプラインに組み込むための踏み台として有用です。（約700〜900字想定）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • init.py: file
  • b2_clothes.py: file

…他 3 ファイル

READMEの抜粋：

ComfyUI-Segformer_Ultra_Fast

Run Segformer at lightning speed for image/video segmentation.

以极快的速度运行 Segformer 模型进行图像/视频内容分割.

Preview / 效果演示

preview1 preview2

Usage / 使用方法

Select the model you want to use and connect the corresponding Label generator node and image input to generate the segmentation mask.

选择需要使用的模型, 并连接对应的Label生成器节点和图像输入, 即可快速分割出所需的遮罩.

まとめ

ComfyUI上で手軽にSegFormerを高速利用できる実用的な拡張。（約50字）

リポジトリ情報：

追加のヒント：

  • 実運用ではGPUメモリと入力解像度のバランス調整が重要です。
  • 動画処理ではフレーム間の冗長計算削減を検討すると効果的です。