从前景提取到最终输出，一站式人像头像处理工作流
基于 BiRefNet 深度学习模型，精确提取人物前景。支持 6 种模型变体，从通用场景到专业肖像，覆盖不同使用需求。
利用 Meta SAM3 分割模型的文本提示能力，智能定位人脸/头部区域。支持多提示词组合，兼容真人、动漫、游戏角色等多种风格。
方形/圆形透明裁切，配合可调羽化边缘。只羽化裁切形状边缘，不模糊人物边缘——真正的 Photoshop 图层蒙版体验。
等比缩放到透明画布，不改变裁切形状、宽高比或透明背景。支持多种重采样方式，自动选择最优插值算法。
保持透明、叠加背景图或填充纯色。智能检测不透明图像并跳过处理，支持 cover/stretch 两种背景适配模式。
支持多图上传和文件夹路径批量读取。自动处理尺寸不一致问题，输出标准 ComfyUI IMAGE/MASK batch，可连接任意节点。
5 个核心节点，覆盖从图片加载到最终输出的完整链路
通用批量图片加载节点。支持多图上传和文件夹路径读取，输出标准 ComfyUI IMAGE/MASK batch，可连接到其他原生或第三方节点。
核心节点。结合 BiRefNet 前景抠图与 SAM3 人脸定位，生成透明背景的人像/头像裁切图。支持方形/圆形裁切、边缘羽化、Alpha 去污染等高级功能。
裁切后调整最终头像输出尺寸。等比缩放并居中放入透明画布，不改变裁切形状、宽高比或透明背景。
使用 ComfyUI models/upscale_models 中的放大模型进行图像超分辨率或尺寸调整。支持超采样、倍数对齐等高级选项。
只在图像存在透明像素时添加背景。不透明图像直接透传。支持透明保持、背景图合成和纯色填充三种模式。
从原始图片到最终头像，五个步骤完成专业级人像裁切
通过 Zcut Batch Load Images 节点加载单张或多张图片。支持多图上传、文件夹路径批量读取，自动处理尺寸差异。
BiRefNet 提取人物前景 mask，SAM3 通过文本提示定位人脸/头部区域。评分系统综合位置、大小、肤色等因素选择最佳裁切中心。
以人脸为中心裁切指定尺寸，叠加方形或圆形裁切蒙版。边缘羽化只影响裁切形状，不模糊人物边缘。Alpha 边界自动去污染。
可选步骤。使用 Zcut Resize Output 等比缩放到目标画布，或使用 Zcut Image Upscale 通过放大模型进行超分辨率增强。
最终步骤。保持透明背景、叠加背景图或填充纯色。智能检测不透明图像直接透传，支持 cover/stretch 背景适配。
首次使用时自动从 Hugging Face 下载，也支持离线手动放置
通用前景提取模型，默认选项。适用于大多数场景的人物抠图。
专为人像优化的抠图模型，在人物边缘处理上更加精细。
高分辨率精细抠图模型，处理复杂背景和毛发细节。
轻量级快速抠图模型，适合对速度要求较高的场景。
Meta SAM3 图像分割模型，通过文本提示定位人脸/头部区域，支持多提示词组合。
SAM3 文本编码器使用的 BPE 分词词表文件，支持文本提示解析。
三步完成安装，首次运行自动下载模型