ZhengPeng7/BiRefNet

BiRefNetは画像処理の“AIモデル（＝処理エンジン本体）で、

最大の特徴は、髪の毛・レース・細いパーツなどの再現が強く、2K〜4Kでも劣化しにくい事（現代最強クラス）です。

又、人物・動物・物体すべてに対応してくれます。

前提条件

BiRefNetを使用するための前提条件は

ComfyUIが使用できる環境

だけです。

ComfyUIの使い方

ComfyUIとは？使い方・モデル・テンプレート・基本機能を解説【2026年版】 ComfyUI 使い方導入ガイド｜モデル・テンプレート ComfyUIは、画像・動画・3D生成をノードベースのワークフロー形式で操作できる生成AIツールです。「モデルは何を使え…

精度面では、かなり高評価のBiRefNetですが、

弱点として、VRAM・計算コストが高い為、速度が他モデルより15%ほど遅く、メモリ使用量が約12%多いと言われていますが、
それでも、VRAM8GB~16GBで動くと言われています。

SAKASAは、Wan2.2と併用する事が多いので、高VRAMGPUで使用する事が多いですが、その際の処理は、5秒の動画で1分前後です。

BiRefNet単体の最低VRAMは未検証ですが、
NVIDIA RTX 2000 Ada Generation（VRAM 16GB）**では動作確認はしまし。2回の生成成功後に3回目でOOMエラーが出ました。
16GB → BiRefNet動画用途では不足
遅い → RTX 2000 Adaの処理能力の問題

OOMが発生するとPodの再起動が必要になる場合があります。連続生成する際は数回ごとにComfyUIのメモリ解放を行うか、
長めの動画や高解像度動画は24GB以上のGPUを推奨します

Wanなどと併用する場合は、クラウドGPUでの使用がおすすめです。
私は、重い作業はすべて Runpodを使用しています。

ダウンロードするファイル

model.safetensors（444MB)

他のファイル（.py, .json, .txtなど）はComfyUIノード側が処理するので必要ありません。

GitHub

GitHub – ZhengPeng7/BiRefNet: [CAAI AIR’24] Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Imag… [CAAI AIR’24] Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation – ZhengPeng7/BiRefNet

あわせて読みたい

ZhengPeng7/BiRefNet at main We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

ダウンロード方法

ページ上の model.safetensors の右にある ダウンロードアイコン（↓） をクリックしてDLします。

ダウンロードした model.safetensors は、lldacing版では General.safetensors にリネームしておきます。

model.safetensors
↓
General.safetensors

ワークフローは、lldacing版を参考にします

lldacing版は新旧両方のBiRefNetモデルに対応

モデルの種類が非常に豊富で、人物用の Portrait、マッティング用の Matting、高解像度用の General-HR など用途別に選択可能です。

利用できるノード

• AutoDownloadBiRefNetModel：初回実行時に自動でモデルをダウンロード
• RembgByBiRefNet：透過前景画像とマスクを出力
• RembgByBiRefNetAdvanced：細かいパラメータ調整が可能な上位版
• GetMaskByBiRefNet：マスクのみ出力
• BlurFusionForegroundEstimation：前景をより自然に推定する追加処理
  
  引用元：GitHub

GitHub

GitHub – lldacing/ComfyUI_BiRefNet_ll Contribute to lldacing/ComfyUI_BiRefNet_ll development by creating an account on GitHub.

ComfyUI Managerからのインストール

1. ComfyUIを起動
2. 右上の 「Manager」 ボタンをクリック
3. 「Custom Nodes Manager」 を選択
4. 以下のノードをDLします

BiRefNet_ll
Comfyui-easyapi
VideoHelperSuite

インストール完了後、ComfyUIを再起動します。

モデルの配置場所

ComfyUI/
└─ models/
　　　└─ BiRefNet/
　　　　　　　└─ General.safetensors

ダウンロード後、ComfyUIを再起動して、ノードに General.safetensors が表示されれば完了です。

より精度が欲しい場合は、Portrait.safetensors を追加でダウンロードします。

動画読み込み用ノード

• AutoDownloadBiRefNetModel
• LoadRembgByBiRefNetModel

Video Combineのformat

BiRefNet出力形式とアルファチャンネルの対応

video/8bit-pngが最も実用的ではないかと思います。
8bit-pngの処理方法（ファイルの扱い方）については こちらの記事にまとめました。

SAKASA AI

アルファチャンネル付き透過PNGをDaVinci Resolveで編集する方法 | SAKASA AI アルファチャンネル付き透過PNGの扱い方 今回は、BiRefNetが出力したアルファチャンネル付き透過PNG（8bit PNG）をDaVinci Resolveで正しく扱うポイントについてまとめまし…

背景を差し替える方法

あわせて読みたい

【Wan、BiRefNet】ComfyUIで動画の背景を差し替える3つの方法【比較まとめ】 ComfyUIで動画の背景を差し替える3つの方法 動画の背景だけを変えたい時、 どの方法が合うかわからない——そんなときのために、ComfyUIで実現できる3つのアプローチをま…

元画像のクオリティーを上げる方法

高画質化

元画像のクオリティーをサクッと上げたい時に重宝する方法についてはこちら。

あわせて読みたい

FLUX.2 [dev]の使い方と検証｜RunPod・ComfyUI導入とライセンス・Stable Diffusion比較 FLUX.2 [dev]の使い方とライセンス解説【Stable Diffusionとの違い】 画像生成AIの進化は目覚ましく、その中で次世代モデルとして注目されているのが「FLUX.2」です。特…

あわせて読みたい

【画像編集】ComfyUIで“描き直す”高画質化｜Qwen-Image-Edit-Rapid-AIOの使い方と実力 Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO ComfyUIでQwen-Image-Edit-Rapid-AIOを使うと、単なるアップスケールではなく「ディテールを描き直す」高解像度化ができます。 ・ぼやけた顔…

▶ 当サイトでは、実際に生成・検証・触りながらの過程の記録置き場として「アトリエ 逆」を始めました。
試行錯誤の流れ、うまくいかなかった失敗設定例、修正の判断や変化を”画面録画＋メモ付き”で確認できます。
今は初期ログをまとめて公開しています。一度覗いてみてください！