重要重要，你现在看到的工作流是为了迎合liblib在线使用而修改的重工作流，并非6G显存可以跑的，硬跑的话速度会很慢很慢，如果在6G显存下使用的话，务必做如下修改：请使用【注意】右侧的#158和#39节点替换#188节点，重新拉一下线即可

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6G显存工作流说明

1、https://github.com/StartHua/Comfyui_segformer_b2_clothes 本工作流使用B2模型精确识别上装和裤子，还有两个pipline的节点可以识别更多物体，小伙伴们可以自行研究

2、编号#52的 CLIP Vision：https://huggingface.co/google/siglip-so400m-patch14-384 这个是精确替换的保障

3、编号#518的量化模型，我使用了 Flux1-fill-dev-Q3_K_S.gguf，6G显存也能轻松跑起来，8G的话可以用Q4，以此类推，下载地址

https://huggingface.co/YarvixPA/FLUX.1-Fill-dev-gguf/tree/3c3240b7bc04ace5a96830a8929edb1171769517

4、图片高度尽可能在1000-1600像素内，可以获得更好效果，如果出现脸崩或手崩，请用其它工作流修正（不做大而全的工作流以免爆显存）

5、最初版工作流在不同图像尺寸下容易segment报错，所以统一放大为1600进行分块处理，最后缩放为原图尺寸，这不是多此一举，纯粹是增强兼容性降低报错率，请知悉