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Segment Anything 分割语义模型，直译分割任意东西！
啥意思呢？如图：
Segment Anything 通过算法模型分割成色块，然后根据输入信息（赤色圈住的玄色圆点）识别到色块，然后组合成边缘锋利的白色黑底遮罩图。
总的来说，根据提示信息（点、框）识别图片里的工具，天生高质量的遮罩。比如：人物（衣服，人脸，头发），动物（猫、狗），汽车、屋子，一键识别并天生遮罩图。
换装、换脸、换模特，再也不用担心涂鸦过度而打开PS降落效率的问题了。
更是能精确的换背景！
[灵光一闪]
赞！
Segment Anything 官网：
https://github.com/facebookresearch/segment-anything
机器翻译（勿喷）
01.安装
SD-Webui的扩展里搜索 inpaint 选择 Inpaint Anything 安装即可：
Github地址：
https://github.com/Uminosachi/sd-webui-inpaint-anything
安装完成后，重启SD-Webui终端，在标签栏里：
02.Inpaint Anything 先容和利用
Inpaint Anything 是基于 Segment Anything 结果的 Stable Diffusion 扩展。
以是，Inpaint Anything 也是须要 SAM 模型的，目前支持6个模型，分两类：
1.基本的SAM模型，3种大小
vit_b：base 模型，最小,，375MB
vit_l ：large 1.25GB,
vit_h：huge 2.56GB,
2.高质量SAM模型
地址：
https://github.com/SysCV/sam-hq识别工具轮廓，更为精确，也分3种大小：
hq_vit_b：base 模型，最小,，379MB
hq_vit_l ：large 1.25GB,
hq_vit_h：huge 2.57GB,
这两类模型大小差别不大，差别如下：
图片来源sam-hq官网
SAM模型识别的网球拍会把网格黏连在一起，而HQ-SAM模型则清晰的把每个格子分开。
选择好模型，再点击右边的Download按钮即可自动下载保存到对应目录。
3.遮罩创建步骤：
一图搞定，大略直接。[灵光一闪]
Inpaint Anything 可以不依赖webui直接在插件里运行，是个成熟的小伙子，很独立，以是它还有个单机版本：
https://github.com/Uminosachi/inpaint-anything回来：
这个便是 Inpaint Anything 独立运行的成本，当然仅限于前四个了，毕竟因此插件的形式存在的，以是有必要摆一下自己的位置是不是？（人在屋檐下[呆无辜]）
第5个Mask Only：
点击【Send img2img inpaint】可以发送到图生图的Inpaint mask下：
到这里便是基本的图生图遮罩Inpaint操作了。
你懂的！
[灵光一闪]03.举个栗子
举个ControlNet Inpaint 的栗子：
一图搞定！
[灵光一闪]效果：
喜好吗？[呲牙]
末了
其他的就小伙伴们自己试吧！
谁让你们是最聪明的呢！
！
[灵光一闪]赞！
[灵光一闪]感谢阅读！
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[心]