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• 创建日期 2026年8月27日
• 最后更新 2026年9月20日

电商产品融合 _ 产品换背景工作流

电商产品融合 _ 产品换背景工作流 是一套面向抠图场景的 ComfyUI 工作流，全图共 148 个节点、174 条连线。链路以 PreviewImage ×8、CLIPTextEncode ×6、ImageInvert ×5 为主干，输出图像，适合需要稳定批量出图的同学。主模型 iclight_sd15_fc.safetensors、depth_anything_v2_vitl.pth、sam_vit_l_0b3195.pth。下载后直接导入即可使用，建议显存 4GB 起。

• 主模型：iclight_sd15_fc.safetensors、depth_anything_v2_vitl.pth、sam_vit_l_0b3195.pth
• 核心节点：PreviewImage ×8、CLIPTextEncode ×6、ImageInvert ×5
• 输出形式：输出图像
• 规模：148 节点 / 174 连线
• 建议显存：4GB 起
• 适用场景：发丝级抠图、前后景分离、图层拆分与智能擦除。

资源头图

工作流节点图

图较大可横向滚动；点击图片查看高清矢量原图（浏览器中可自由缩放）。

使用说明

下载工作流文件后在 ComfyUI 中直接拖入画布（或菜单 Load 导入）即可运行；缺失的自定义节点用 ComfyUI Manager 一键安装，模型按文件名放入对应的 models 目录。

源码预览

{
    "last_node_id": 434,
    "last_link_id": 669,
    "nodes": [
        {
            "id": 67,
            "type": "KSampler",
            "pos": [
                2669.032470703125,
                -225.1800994873047
            ],
            "size": [
                359.9988098144531,
                559.4158325195312
            ],
            "flags": [],
            "order": 129,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "model",
                    "type": "MODEL",
                    "link": 96,
                    "label": "模型"
                },
                {
                    "name": "positive",
                    "type": "CONDITIONING",
                    "link": 97,
                    "label": "正面条件"
                },
                {
                    "name": "negative",
                    "type": "CONDITIONING",
                    "link": 98,
                    "label": "负面条件"
                },
                {
                    "name": "latent_image",
                    "type": "LATENT",
                    "link": 278,
                    "label": "Latent"
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "LATENT",
                    "type": "LATENT",
                    "links": [
                        109
                    ],
                    "slot_index": 0,
                    "label": "Latent"
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "KSampler"
            },
            "widgets_values": [
                539529667911288,
                "randomize",
                20,
                8,
                "dpmpp_2m",
                "karras",
                0.45
            ],
            "_widget_cache_map": []
        },
        {
            "id": 69,
            "type": "VAEEncode",
            "pos": [
                2404.631591796875,
                198.2615509033203
            ],
            "size": [
                210,
                46
            ],
            "flags": {
                "collapsed": true
            },
            "order": 120,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "pixels",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": 275,
                    "label": "图像"
                },
                {
                    "name": "vae",
                    "type": "VAE",
                    "link": 111,
                    "label": "VAE"
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "LATENT",
                    "type": "LATENT",
                    "links": [
                        102
                    ],
                    "slot_index": 0,
                    "shape": 3,
                    "label": "Latent"
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "VAEEncode"
            },
            "widgets_values": [],
            "_widget_cache_map": []
        },
        {
            "id": 70,
            "type": "LoadAndApplyICLightUnet",
            "pos": [
                2328.631591796875,
                101.2616958618164
            ],
            "size": [
                315,
                58
            ],
            "flags": [],
            "order": 86,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "model",
                    "type": "MODEL",
                    "link": 128,
                    "label": "模型"
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "MODEL",
                    "type"
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