ComfyUI结合Inpaint与ControlNet: 创意图像编辑新纪元

在数字艺术和设计领域，图像编辑技术日新月异，为创意表达提供了无限可能。传统的图像编辑软件，如Photoshop、Midjourney和Firefly，在某些方面已经达到了瓶颈。然而，ComfyUI的出现，结合Inpaint的强大功能与ControlNet的可控性，为图像编辑开辟了新的道路。本文将深入探讨ComfyUI的工作流程，展示如何利用Inpaint和ControlNet的力量，创作出令人惊叹的艺术作品，并探讨其在建筑设计等领域的应用前景。ComfyUI的工作流程允许用户以前所未有的方式控制图像编辑过程，将图像修复与草图控制相结合。这种组合不仅提供了更大的灵活性，还为创意实验提供了更广阔的舞台。更重要的是，ComfyUI允许用户将手绘草图融入到图像生成中，从而实现高度个性化的艺术创作，这在传统的图像编辑工具中是难以实现的。

ComfyUI Inpaint与ControlNet结合的关键点

• ComfyUI结合Inpaint与ControlNet，实现更强大的图像编辑功能。
• ComfyUI工作流提供更高的创作自由度和灵活性。
• Inpaint技术能够无缝修复和重建图像的特定区域。
• ControlNet通过草图控制，精确引导图像的生成。
• ComfyUI为建筑设计等领域提供创新解决方案。
• ComfyUI提供比Photoshop, Midjourney等软件更强的图像编辑能力。
• 使用UnrealisticDream负面嵌入，提高生成质量。
• 四倍超锐化放大（4x UltraSharp Upscaler）可用于提高图像分辨率。

ComfyUI：突破传统图像编辑的界限

特性	Photoshop/Firefly	Midjourney	ComfyUI
可控性	较低	较低	极高
灵活性	中等	中等	极高
定制化	有限	有限	无限
与AI集成	较低	较高	极高
价格	昂贵	中等	免费/开源
本地运行	是	否	是
图像修复（Inpaint）	有	有	极强
草图控制(ControlNet)	无	无	极强

ComfyUI的出现，弥补了传统图像编辑工具的不足，为用户提供了更强大、更灵活、更可控的创作平台。

ComfyUI的实际操作与工作流程

ComfyUI工作流概览

ComfyUI的工作流程基于节点连接，每个节点执行特定的图像处理任务。用户可以通过连接不同的节点，构建出复杂的图像编辑流程。这种可视化的编程方式，使得ComfyUI既强大又易于理解。

1. 加载检查点（Load Checkpoint）：这是工作流的起点，选择一个合适的Stable Diffusion模型。RealisticVisionV30是常用的一个。
2. 加载VAE（Load VAE）：加载相应的VAE文件，用于图像的编码和解码。
3. 提示词编码（CLIP Text Encode）：输入正面和负面提示词，引导图像的生成。UnrealisticDream.pt是常用的负面提示词。
4. 加载图像（Load Image）：选择需要编辑的原始图像。
5. VAE编码（VAE Encode for Inpaint）：对原始图像进行VAE编码，为后续的Inpaint操作做准备。
6. 加载ControlNet模型（Load ControlNet Model）：选择用于草图控制的ControlNet模型。Scribble是常用的。
7. 应用ControlNet（Apply ControlNet）：将ControlNet模型应用于图像，实现草图引导。
8. K采样（KSampler）：使用KSampler节点进行图像采样，生成最终的图像。
9. VAE解码（VAE Decode）：对生成的图像进行VAE解码，得到最终的图像输出。

通过这些节点的组合，ComfyUI能够实现各种复杂的图像编辑任务，例如图像修复、风格转换、草图控制等等。

ControlNet的应用

ControlNet是ComfyUI中一个强大的工具，它允许用户使用草图、线稿等作为引导，精确地控制图像的生成过程。ControlNet的工作原理是，它将输入的草图转换为一种特殊的条件信息，然后将这种信息传递给Stable Diffusion模型，引导其生成符合草图结构的图像。

使用ControlNet的步骤如下：

1. 加载ControlNet模型：在ComfyUI中，需要先加载一个ControlNet模型。这些模型经过专门的训练，能够识别和理解各种类型的草图。
2. 准备引导图像：准备一张草图或线稿，作为ControlNet的输入。草图可以是手绘的，也可以是使用其他软件生成的。
3. 应用ControlNet：使用Apply ControlNet节点，将ControlNet模型和引导图像应用于Stable Diffusion模型。
4. 调整参数：根据需要，调整ControlNet的强度和其他参数，以获得最佳的生成效果。

ControlNet的强大之处在于，它能够将用户的创意想法精确地转化为图像。无论是建筑设计师想要将草图快速转化为建筑效果图，还是艺术家想要创作具有特定风格的作品，ControlNet都能提供强大的支持。

使用手动VAE来进行图像解码

vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors是常用的手动VAE方案。

手动VAE的优点如下：

1. 更好的质量：手动选择的VAE通常比模型自带的VAE提供更好的图像质量。
2. 更强的控制：手动加载VAE可以更好地控制图像的解码过程，从而获得更理想的视觉效果。
3. 兼容性：某些模型可能需要特定的VAE才能正常工作，手动加载可以确保兼容性。

具体操作方法如下：

1. 在ComfyUI界面中找到“Load VAE”节点。
2. 点击“VAE name”旁边的下拉菜单，选择“vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors”或其他合适的VAE文件。
3. 确保“Load VAE”节点连接到“VAE Encode for Inpaint”和“VAE Decode”节点。

选择合适的VAE可以显著提升图像的质量和细节。

从零开始创建ComfyUI工作流

ComfyUI基础工作流搭建教程

从零开始创建ComfyUI工作流，需要以下步骤：

1. 加载模型和VAE：首先，添加Load Checkpoint节点和Load VAE节点，选择合适的Stable Diffusion模型和VAE文件。
2. 添加提示词编码节点：添加两个CLIP Text Encode节点，分别用于输入正面提示词和负面提示词。
3. 添加KSampler节点：KSampler节点是图像采样的核心，用于生成图像。需要设置合适的采样方法、步数、CFG值等参数。
4. 添加VAE解码节点：VAE Decode节点用于将采样后的图像解码为最终的图像输出。
5. 连接节点：将各个节点按照正确的顺序连接起来，形成完整的工作流程。
6. 添加图像节点：图像加载分为两种节点，一种是单纯的加载节点，另外一种是需要附带蒙版的图像加载模式节点。
7. 创建Mask Editor: 点击图像节点然后选择Open in MaskEditor在浏览器创建蒙版: 蒙版创建完成后点击SAVE按钮并关闭浏览器。
8. VAE Encode (for Inpaint): 像素、VAE和遮罩需要连接到VAE编码（用于修复）才能使用。潜码现在可以连接到K Sampler，你可以通过调节grow_mask_by参数来调节蒙版边缘融合。
9. 添加ControlNet节点：添加Control Net相关的三个节点Apply ControlNetLoad ControlNet ModelConvert Mask to Image
10. 手动连线：LoadImage(MASK)-Convert Mask to Image（mask）CLIPTextEncode(Prompt)-Apply ControlNet(conditioning)Convert Mask to Image(IMAGE)-Apply ControlNet(image)Load ControlNet Model-Apply ControlNet(CONTROL_NET)Apply ControlNet(conditioning)-KSampler(conditioning)

创建一个清晰简单的流程是快速掌握ComfyUI编辑的秘诀。

ComfyUI结合Inpaint与ControlNet的核心步骤

ComfyUI结合Inpaint和ControlNet的核心步骤如下：

1. 准备原始图像和Inpaint区域：首先，需要准备一张原始图像，并确定需要进行Inpaint的区域。可以使用ComfyUI的图像编辑工具，手动绘制Inpaint区域。
2. 使用ControlNet创建引导草图：使用ControlNet，根据Inpaint区域的结构和内容，创建一个引导草图。草图可以是手绘的，也可以是使用其他软件生成的。
3. 应用Inpaint和ControlNet：将Inpaint和ControlNet应用于Stable Diffusion模型，生成修复后的图像。在ComfyUI中，可以使用VAE Encode (for Inpaint)节点进行Inpaint编码，然后使用Apply ControlNet节点应用ControlNet模型。
4. 调整参数：根据需要，调整Inpaint的强度、ControlNet的强度和其他参数，以获得最佳的生成效果。

重点需要反复调整Inpaint的强度、ControlNet的强度等参数，找到最佳的平衡点，以获得最佳的生成效果。

ComfyUI的价格

ComfyUI是一个完全免费开源的项目。用户可以自由下载、使用和修改ComfyUI，而无需支付任何费用。这使得ComfyUI成为一个极具吸引力的选择，尤其是对于预算有限的独立艺术家和设计师。同时，ComfyUI的开源性质也意味着用户可以参与到项目的开发中，贡献自己的代码和创意，共同推动ComfyUI的发展。

ComfyUI的核心功能

ComfyUI的核心功能一览

• 节点式工作流：以模块化的方式组织图像处理流程，方便用户理解和定制。
• Inpaint：强大的图像修复功能，能够无缝修复和重建图像的特定区域。
• ControlNet：通过草图控制，精确引导图像的生成。
• VAE编码和解码：使用VAE对图像进行编码和解码，提高图像质量和生成效率。
• 支持多种Stable Diffusion模型：兼容各种Stable Diffusion模型，为用户提供更多的选择。

ComfyUI通过这些核心功能的组合，为用户提供了一个强大、灵活、可控的图像编辑平台。

ComfyUI的应用场景

ComfyUI的应用场景案例

ComfyUI的应用场景非常广泛，包括但不限于：

• 建筑设计：建筑师可以使用ComfyUI将手绘草图快速转化为建筑效果图，并根据需要进行修改和调整。
• 室内设计：室内设计师可以使用ComfyUI创作各种风格的室内设计方案，并根据客户的反馈进行迭代。
• 艺术创作：艺术家可以使用ComfyUI探索各种新的艺术风格和表现形式，创作出独具个性的作品。
• 游戏开发：游戏开发者可以使用ComfyUI生成游戏中的各种素材，例如角色、场景、道具等等。

总而言之，ComfyUI几乎可以应用于任何需要图像编辑和生成的领域。

常见问题解答

ComfyUI与Photoshop、Midjourney等软件相比，有什么优势？

ComfyUI更加注重用户的参与和控制，提供了更大的灵活性和可定制性。ComfyUI结合Inpaint和草图控制的能力，使得它在某些方面超越了传统的图像编辑工具。

ComfyUI是否需要付费？

ComfyUI是一个完全免费且开源的项目。

ComfyUI适合哪些人群使用？

ComfyUI适合所有对图像编辑和生成感兴趣的人群，包括数字艺术家、设计师、建筑师、游戏开发者等等。特别是对于那些希望深入探索创意过程、实现个性化艺术风格的用户，ComfyUI是一个理想的选择。

更多相关问题

如何进一步提高ComfyUI生成图像的质量？

要提高ComfyUI生成图像的质量，可以尝试以下方法：

• 选择高质量的Stable Diffusion模型和VAE文件。不同的模型和VAE文件在生成图像的风格和细节上有所差异，选择合适的模型和VAE文件可以显著提升图像质量。
• 调整采样参数。KSampler节点中的采样方法、步数、CFG值等参数，都会影响图像的生成效果。可以尝试不同的参数组合，找到最佳的设置。
• 使用高质量的引导图像。如果使用ControlNet进行草图控制，引导图像的质量越高，生成的图像效果就越好。
• 使用负面提示词。使用负面提示词可以避免生成不希望出现的元素，例如扭曲的手、模糊的脸等等。
• 升级显卡驱动: 如果电脑有独立显卡，务必及时更新显卡驱动到最新版本。新驱动往往会针对AI运算进行优化，提升ComfyUI的运行效率。
• 使用4X超锐化放大器: 使用Hires fix fix with 4x-UltraSharp upscaler能够对图像进行hiresfix，可以修复更多细节。