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ComfyUI 原生支援 VOID、BiRefNet、Gemma 4：影片內容鏈補齊的訊號
ComfyUI 一週內新增 VOID、BiRefNet、Gemma 4 原生支援，分別對應影片物件移除、高解析度去背、多模態推理。這不只是模型更新，而是從分析、分割、清理到輸出的影片內容製作鏈逐步平台化。
2026年5月17日1 分鐘閱讀👁 4
ComfyUI / Open Models
三個模型補齊一條影片內容製作鏈
ComfyUI 新增 VOID、BiRefNet、Gemma 4 原生支援。官方文章與 Threads 貼文一致指出：VOID 解決影片物件與互動痕跡移除，BiRefNet 處理高精度背景分割，Gemma 4 負責多模態理解與文字推理。
VOID
Netflix 開源的 Video Object and Interaction Deletion。重點不是只補像素，而是移除主體造成的陰影、反射、被推動物體等物理互動痕跡。
BiRefNet
Bilateral Reference Network，適合高解析度背景移除、顯著物件偵測、偽裝物件偵測；對頭髮、毛髮、透明表面這類細節更有價值。
Gemma 4
Google 多模態推理模型，可在 ComfyUI 的 TextGenerate 節點作為文字編碼器使用，支援文字、圖像、音訊、影片輸入與可設定 Thinking Mode。
| 模型 | 放在流程哪裡 | 主要價值 | 注意事項 |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 | 前段理解 / prompt / 內容分析 | 把文字、圖像、音訊、影片轉成可操作的語意指令 | 大模型變體需要硬體資源；Thinking Mode 可能增加延遲 |
| BiRefNet | 中段分割 / 去背 | 產生更乾淨 mask，減少後製修邊 | 模型需放入 models/background_removal/ |
| VOID | 後段物件移除 / 影片修補 | 處理物件與互動痕跡，提升影片一致性 | quadmask 品質影響結果；複雜片段可能需要 Pass 2 光流優化 |
關鍵觀察：ComfyUI 的優勢正在從「節點式圖片生成」擴展成「可組合的多模態後製平台」。當理解、分割、去除、修補都能被節點化，內容製作就能從手工作業變成可重複 workflow。
實作順序建議：
- 先用 Gemma 4 或其他 multimodal model 分析素材與生成處理指令。
- 用 BiRefNet 取得精準主體/背景 mask。
- 將 quadmask 或分割結果交給 VOID 做影片物件移除。
- 短片先用 Pass 1；長片或時間一致性差再用 Pass 2。
來源：
Threads: https://www.threads.com/@aiondaily/post/DYYnqKOEhDy
ComfyUI 官方文章: https://comfyui.org/en/new-open-source-models-now-in-comfyui
Threads: https://www.threads.com/@aiondaily/post/DYYnqKOEhDy
ComfyUI 官方文章: https://comfyui.org/en/new-open-source-models-now-in-comfyui