【ComfyUI】背景除外ノード(背景透過処理)とコードサンプル【StableDiffusion/画像生成AI】

画像生成AI

2025.02.17

以下は、Pythonの「rembg」ライブラリを使用して、生成した画像から背景を削除するサンプルコードです。
ComfyUIで画像生成した後、生成画像（例：generated_image.png）をこのスクリプトで処理することで、背景を除去した画像（例：generated_image_no_background.png）を出力できます。
なお、以下のコードはコピペでそのまま動作確認できるようになっています。

最初にこちらの依存ライブラリをインストールしてください。

pip install rembg pillow

1	pip install rembg pillow

続いてがコードサンプル。

import io
from PIL import Image
from rembg import remove

class RemoveBackgroundNode:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(cls):
        return {"required": {"input_image": "IMAGE"}}

    RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
    FUNCTION = "remove_background"
    CATEGORY = "Image Processing"

    def remove_background(self, input_image):
        # PIL画像をPNG形式のバイト列に変換
        buffered = io.BytesIO()
        input_image.save(buffered, format="PNG")
        input_bytes = buffered.getvalue()

        # rembgライブラリで背景除去処理を実行
        output_bytes = remove(input_bytes)

        # バイト列からPIL画像を生成（RGBAに変換して透明度情報を保持）
        output_image = Image.open(io.BytesIO(output_bytes)).convert("RGBA")
        return (output_image,)

NODE_CLASS_MAPPINGS = {
    "RemoveBackgroundNode": RemoveBackgroundNode
}

import io

from PIL import Image

from rembg import remove

class RemoveBackgroundNode:

@classmethod

def INPUT_TYPES(cls):

return {"required": {"input_image": "IMAGE"}}

RETURN_TYPES = ("IMAGE",)

FUNCTION = "remove_background"

CATEGORY = "Image Processing"

def remove_background(self, input_image):

# PIL画像をPNG形式のバイト列に変換

buffered = io.BytesIO()

input_image.save(buffered, format="PNG")

input_bytes = buffered.getvalue()

# rembgライブラリで背景除去処理を実行

output_bytes = remove(input_bytes)

# バイト列からPIL画像を生成（RGBAに変換して透明度情報を保持）

output_image = Image.open(io.BytesIO(output_bytes)).convert("RGBA")

return (output_image,)

NODE_CLASS_MAPPINGS = {

"RemoveBackgroundNode": RemoveBackgroundNode

}

remove_background_node.pyという名前で保存し、custom_nodesディレクトリに配置します。
(例：ComfyUI/custom_nodes/remove_background_node.py)

このノードは一度生成された画像から背景部分を除去して透過にするという処理を行っています。画像生成のタイミングで背景処理まで出来るのが一番ですが、StableDiffusionは通常、透明度情報を持つ画像を直接生成する設計ではなく、そういった画像のデータセットでの学習モデルというのも一般的ではありません。