为什么要做人物360°旋转？

        一个人物360°旋转后可抽帧后作为数据集，LoRA自己的专属人物模型。

本文涉及两个工作流：

        1.人物360°旋转，生成新视频、或抽帧

        2.将人物从图片背景中抠图出来，形成数据集

工作流一：人物360°旋转

以下篇幅只对重点节点详解。

UNet加载器：加载wan2.1 480P模型（来自Kijai/WanVideo_comfy · Hugging Face），因GPU算力原因，未使用wan2.2模型。

LoRA加载器：360_enpoch20（来自Civitai: The Home of Open-Source Generative AI），此LoRA是人物能够旋转的关键模型。

TeaCache节点：核心作用是预加载并缓存指定大模型的资源，减少重复加载的时间成本，提升工作流的运行效率（尤其适用于 Wan2.1 这类大参数量模型），大幅缩短工作流的启动与运行耗时。

        model_type：选择对应的主模型，如wan2.1_I2V_480P_14B

        rel_L1 thresh：高分辨率锐度配置，对应模型的高分辨率锐度参数，缓存时同步加载该配置资源，保证模型高分辨率输出的锐度效果。

        start_percent：缓存加载起始比例：从模型资源的开头（0% 位置）开始加载缓存。

        end_percent：缓存加载结束比例：加载模型的全部资源（100%），若需快速预览可降低该值（如 0.5 表示仅缓存 50% 资源）。

        cache_device：缓存存储设备：将模型缓存到 GPU 显存中，后续调用模型时速度极快；若设为 “cpu” 则缓存到 CPU 内存，显存占用低但调用速度较慢。

正向提示词：ultra realistic, super high detail, modeling, steady camera. r0t4tion 360 degrees rotatio（其中r0t4tion 360 degrees rotation是人物旋转特定标识，必须添加）

反向提示词：色调艳丽，过曝，细节模糊不清，字幕，风格，作品，画作，画面，整体发灰，最差质量，低质量，JPEG压缩残留，丑陋的，残缺的，多余的手指，画得不好的手部，画得不好的脸部，畸形的，毁容的，形态畸形的肢体，手指融合，杂乱的背景，三条腿，背景人很多，倒着走

保存图片节点：在RIFE Frame Interpolation进行了插帧后，Video CombineRIFE 之前，保存图片，方便下一环节的抠图去除背景。

最终视频效果，可明显观察人物进行360°旋转。

工作流二：将人物从图片背景中抠图出来

主要涉及BRIA_RMBG模型及对应插件，以下是BRIA_RMBG介绍：

        BRIA_RMBG是由 BRIA AI 开发的先进图像背景移除模型，全称为 "BRIA Background Removal"，是一款基于深度学习的图像分割工具，能精准识别并分离图像中的前景与背景。

BRIA_RMBG Model Loader节点：加载BRIA_RMBG 1.4模型，模型下载链接briaai/RMBG-1.4 · Hugging Face，下载model.pth，模型放置在comfyui目录\custom_nodes\ComfyUI-BRIA_AI-RMBG\RMBG-1.4路径下。

BRIA RMBG节点：负责执行图像背景移除操作，是 BRIA RMBG 工作流的核心执行组件。

Load Images (Path）节点：按照指定路径批量加载图片。

最终图片效果，可明显观察到人物从背景中抠出来了，可作为LoRA训练集了。

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