Text Behind Image之前在X上爆火的一个在线工具，由一个香港16岁少年使用AI编程工具cursor 和 v0打造，它能够在图片角色与背景之间添加文字，生成海报。此工具火了以后，不少开发者也跟风推出了开源版本，让大家无需登录即可使用，你还可以在ComfyUI中实现此功能。
在线版本
- dreamingtulpa版：https://promptcache.com/tools/depth-text
ComfyUI版
此版本由camenduru打造，下载工作流后导入ComfyUI，然后通过ComfyUI Manager来安装所需要的节点，主要就是图像去背景和文字添加这两个节点。camenduru分享了两个工作流，一个是为图片添加背景文字，一个是为视频添加背景文字。
- 工作流地址：https://github.com/camenduru/text-behind-tost
- 文字节点：https://github.com/camenduru/add_text_2_img
- 去背景节点：https://github.com/lldacing/ComfyUI_BiRefNet_ll
- 备份：https://www.123684.com/s/I1oZVv-e4bGA 提取码:npu7
在图像遮罩复合这一节点会大量消耗内存，可能会造成电脑卡顿，建议视频不要太长，或者在制作的过程中电脑不要做其他事情
节点介绍：
AddTextToImage
添加文字使用的是add_text_2_img这款插件，如果你使用ComfyUI Manager来安装此节点，在字体大小和字体选择方面会存在BUG，可以使用camenduru修改后的版本，这样你就可以自由调节文字大小了。
字体
此节点支持自定义字体，可将你下载到的字体放到custom_nodes\add_text_2_img\fonts目录下，然后就可以在font_family中选择字体；也可以直接在custom_font_path中直接指定字体的路径。支持的字体格式后缀为.ttf/.TTF/.ttc/.TTC，免费开源的字体大家可以从猫啃网这类字体网站下载。
- 猫啃网地址：https://www.maoken.com
节点属性
| 属性 | 描述 | 必须 |
|---|---|---|
| image | 节点的输入类型必须为image | 是 |
| IMAGE | 节点的输出类型为IMAGE | 是 |
| x | 文案展示在图片x轴坐标的位置 | 否。默认位于图片正下方 |
| y | 文案展示在图片y轴坐标的位置 | 否。默认位于图片正下方 |
| font_size | 字体大小 | 是 |
| font_family | 字体样式 | 是。 如果 fonts 文件夹下有字体，则可以选择 fonts 文件夹（comfyui/custom_nodes/fonts）中的字体。当该属性的值为 "Custom" 时，需要指定 "custom_font_path" 属性的值 |
| custom_font_path | 字体路径，如指定windows中自带的字体路径 "C:\Windows\Fonts\SIMLI.TTF" | 否。 当 "font_family"="Custom" 时，需要指定 "custom_font_path" 属性的值 |
| font_color | 字体颜色，支持RGB格式(255,255,255)、十六进制格式(#000000) | 是。默认为 "#ffffff"，即白色 |
| font_shadow_x | 字体阴影x轴偏移量 | 否。默认为0 |
| font_shadow_y | 字体阴影y轴偏移量 | 否。默认为0 |
| shadow_color | 字体阴影颜色 | 否。 当属性 "font_shadow_x"=0 并且属性 "font_shadow_y"=0 时，该属性不生效。 当属性 "font_shadow_x" 与 属性 "font_shadow_y" 有一个不为0时，该属性生效，且需要指定该属性的值。默认为 "#000000"，即黑色 |
去背景节点
去背景是使用ComfyUI_BiRefNet_ll这款插件来实现，此节点支持多款模型，大家可以根据自己的需求进行选择，
模型
- General: 用于一般用例的预训练模型。
- General-Lite: 用于一般用例的轻量级预训练模型。
- General-Lite-2K: 用于一般用例的轻量级预训练模型，适用于高分辨率图像。 (最佳分辨率2560x1440).
- Portrait: 人物肖像预训练模型。
- Matting: 一种使用无trimap matting的预训练模型。
- DIS: 一种用于二分图像分割（DIS）的预训练模型。
- HRSOD: 一种用于高分辨率显著目标检测（HRSOD）的预训练模型。
- COD: 一种用于隐蔽目标检测（COD）的预训练模型。
- DIS-TR_TEs: 具有大量数据集的预训练模型。
模型文件放在${comfyui_rootpath}/models/BiRefNet（当使用AutoDownloadBiRefNetModel时，则会自动下载模型）.
- AutoDownloadBiRefNetModel节点：自动下载模型到
${comfyui_rootpath}/models/BiRefNet - LoadRembgByBiRefNetModel节点：从
${comfyui_rootpath}/models/BiRefNet和 在extra YAML 文件中通过birefnet配置的路径中选择模型
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