一、插件介绍
Segment Anything V2，又名 SAM2，是由 Meta AI 开发的突破性 AI 模型，革新了图像和视频中的对象分割。能够无缝分割图像和视频中的对象。这是第一个能够处理图像和视频分割任务的统一模型，具有卓越的准确性和效率。Segment Anything V2 (SAM2) 在其前身 Segment Anything Model (SAM) 的成功基础上，扩展了其在视频领域的提示功能。
使用 Segment Anything V2 (SAM2)，用户可以通过点击、边界框或蒙版等多种输入方法选择图像或视频帧中的对象。然后，模型智能地分割所选对象，允许精确提取和操作视觉内容中的特定元素。
二、Segment Anything V2 (SAM2) 的亮点
- 简单的设计和快速的推理：尽管具有先进功能，SAM2 保持了简单的架构设计，并提供快速的推理速度。这确保了 AI 艺术家可以无缝地将 SAM2 集成到他们的工作流程中，而不牺牲性能或效率。
- 最先进的性能：SAM2 在图像和视频对象分割领域表现优于现有模型。它在图像分割任务中超越了其前身 SAM，设定了新的准确性和精确性基准。
- 图像和视频的统一模型：SAM2 是第一个为图像和视频对象分割提供统一解决方案的模型。这种集成简化了 AI 艺术家的工作流程，因为他们可以使用单一模型处理各种分割任务。
- 增强的视频分割能力：SAM2 在视频对象分割方面表现出色，特别是在跟踪对象部分方面。它优于现有的视频分割模型，在跨帧分割对象时提供了更高的准确性和一致性。
- 亮点 A. 减少的交互时间：与现有的交互式视频分割方法相比，SAM2 需要更少的用户交互时间。这种效率使 AI 艺术家能够更多地专注于他们的创意愿景，而不是手动分割任务。
三、相关安装（文末网盘下载）
1.插件下载：ComfyUI-segment-anything-2
插件解压后（去掉-main）放到ComfyUI根目录的custom_nodes路径下。在文件夹上面输入cmd打开脚本编辑器并输入以下脚本（路径替换为你的ComfyUI Python环境路径）:
D:\ComfyUI\python\python.exe -s -m pip install -r requirements.txt2.模型下载链接：
https://huggingface.co/kijai/sam2-safetensors/tree/main
模型安装路径：ComfyUI/models/sam2
四、工作流示例：
SAM2效果演示：
五、插件联合
SAM2 与 GroundingDINO 结合，在图像分割和目标检测领域带来显著的进展，SAM2 实现精确的图像分割，而 GroundingDINO 则强化模型的目标检测能力，提供更加准确和细致的物体识别。在实际应用中，能够有效提升各类复杂图像处理任务的性能，协同工作提高处理速度，还确保高精度和稳定性。
使用教程：
- SAM2 模型 -
ComfyUI/models/sam2 - Florence-2 模型
ComfyUI/models/LLM，用于代替检测模型，例如 GroundingDINO，参考ComfyUI-Florence2
工作流演示：
YOLO+SAM2：强强联合
SAM2与YOLO结合使用可实现高效图像分割与目标检测的协同工作，尤其在工业缺陷检测、自动驾驶等领域展现出强大潜力。自动标注是SAM 2 的一项强大功能，用户可以利用预先训练好的模型快速准确地生成分割数据集。这一功能对于创建大型、高质量的数据集尤为有用，无需大量人工操作。
YOLO插件教程及模型：https://www.comfyorg.cn/2470.html
SAM2联合效果
结论
通过遵循本指南，您已经了解如何设置和使用 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 进行图像分割，使用框和点提示。SAM 2 提供强大而灵活的工具用于图像中的对象分割，使其成为各种计算机视觉任务的宝贵资产。欢迎您在自己的图像上进行实验，进一步探索 SAM 2 的能力。
关键点总结
SAM 2 是 Meta AI 开发的先进工具，能够使用框和点提示进行精确和灵活的图像和视频分割。
该模型可以通过自动化复杂的分割任务显著增强照片和视频编辑，使其更易于访问和高效。
设置 SAM 2 需要一个支持 CUDA 的 GPU，以及对 Python 和图像处理概念的基本理解。
SAM 2 的能力为专业人士和业余爱好者的内容创作开启新的可能性，提供实时分割和创作控制。
该模型有潜力通过使高水平编辑工具大众化，彻底改变包括视觉效果、娱乐、广告和教育等各个行业。