ComfyUI Flux Inpainting 简易工作流指南

欢迎来到图像修复的世界，在这里，我们可以巧妙地修改图像，让瑕疵消失，或者在现有作品中添加全新的元素。今天，我们将深入探讨如何使用 ComfyUI 和 Flux 模型实现这一目标。ComfyUI 节点式的界面，提供了强大的功能和灵活性，让我们能够精细地控制图像生成过程。我们将专注于图像修复，这是一个强大的技术，允许我们通过算法重建图像的缺失或损坏部分。尽管专门为图像修复训练的模型可能并不总是触手可及，但我们将探索如何使用标准模型获得令人印象深刻的结果。我们将学习如何从头开始构建一个简单的工作流，利用源图像、蒙版和提示的组合来指导修复过程。虽然结果可能并不总是完美，但您可能会惊讶于这种方法在某些情况下的效果。无论您是经验丰富的 ComfyUI 用户还是刚刚入门，本指南都将为您提供使用 Flux 模型进行图像修复的基础知识。

要点

• 了解如何在 ComfyUI 中使用 Flux 模型进行图像修复。
• 学习构建简易的图像修复工作流。
• 掌握使用蒙版来指导修复过程的技术。
• 了解使用标准模型进行图像修复的局限性。
• 探索优化图像修复结果的技巧。

ComfyUI Flux 图像修复入门

什么是 ComfyUI 图像修复？图像修复是一种使用算法重建图像缺失或损坏部分的技术。它允许我们从照片中移除不需要的物体，修复旧照片中的划痕，或者在现有图像中无缝地添加新的内容。在 ComfyUI 中，我们可以使用各种模型和技术来实现图像修复，利用节点系统来构建自定义工作流，精确控制处理过程。

ComfyUI 的强大之处在于其模块化和灵活性。每个节点执行一个特定的任务，例如加载图像、应用蒙版或执行扩散过程。通过将这些节点连接在一起，我们可以创建复杂的工作流，以满足我们的特定需求。ComfyUI 的节点界面使尝试不同的技术和调整参数变得容易，从而优化图像修复的结果。尽管存在专门为图像修复训练的模型，但使用标准模型也能取得令人惊讶的效果。我们将探索如何使用 ComfyUI 中的标准 Flux 模型构建一个简单的工作流，并了解其局限性以及如何优化结果。

为什么选择 ComfyUI 进行图像修复？ComfyUI 为图像修复提供了几个关键优势：

• 灵活性：节点式系统允许高度的定制和控制。
• 模块化：轻松组合不同的节点来实现特定的任务。
• 可扩展性：ComfyUI 的架构允许集成新的模型和技术。
• 社区支持：活跃的 ComfyUI 社区提供了大量的资源和自定义节点。

ComfyUI 的强大之处在于它能够以视觉方式表示复杂的工作流程。节点及其连接清晰地概述了图像处理步骤，使理解和修改流程变得容易。此外，ComfyUI 的实时反馈允许我们快速评估更改的影响，从而简化了优化过程。

构建 ComfyUI Flux 图像修复工作流

从零开始搭建工作流让我们从头开始构建一个基本的图像修复工作流。这将帮助我们理解涉及的关键组件以及它们如何协同工作。

1. 清空工作区：首先，我们需要清理 ComfyUI 工作区，以便从一个干净的状态开始。在 ComfyUI 界面中，找到 “Clear” 按钮并点击它。这将移除所有现有的节点和连接，为我们的工作流做好准备。
2. 加载检查点：下一步是加载一个检查点，它包含我们想要使用的模型。双击 ComfyUI 背景以打开节点搜索菜单。输入 “Load Checkpoint” 并选择相应的节点。这个节点负责加载扩散模型，这是图像生成的核心。
3. 加载 GFPGAN：输入 GFPGAN 选择 CLIPLoader (G/G/U/F)，选择 RUN-Diff-FT-G/G/U/F.safetensors，这个节点可以优化面部细节。
4. CLIP 文本编码：我们需要创建两个 CLIP 文本编码节点：一个用于肯定提示，另一个用于否定提示。CLIP 文本编码节点将文本描述转换为模型可以理解的格式。
5. 图像修复模型条件控制：添加一个 “Inpaint Model Conditioning” 节点。这个节点将肯定和否定提示与图像修复过程相关联。
6. 加载源图像：添加一个 “Load Image” 节点，用于加载我们想要修复的图像。点击 “Choose File to Upload” 并选择一个图像。
7. 创建蒙版：蒙版定义了图像中需要修复的区域。我们将使用 ComfyUI 内置的蒙版编辑器来创建一个蒙版。右键点击 “Load Image” 节点，然后选择 “Open Mask Editor”。使用画笔工具在图像上绘制，以突出显示要修复的区域。绘制完成后，点击 “Save to Node” 将蒙版保存到节点中。
8. 模糊蒙版（可选）：为了获得更平滑的修复结果，我们可以模糊蒙版。添加一个 “Grow Mask with Blur” 节点。连接 “Load Image” 节点的蒙版输出到 “Grow Mask with Blur” 节点的蒙版输入。调整 “Blur Radius” 参数以控制模糊量。
9. 转换蒙版到图像：为了可视化蒙版，我们可以将其转换为图像。添加一个 “Convert Mask to Image” 节点。连接 “Grow Mask with Blur” 节点的蒙版输出到 “Convert Mask to Image” 节点的蒙版输入。这允许我们预览蒙版并确保它覆盖了预期的区域。
10. 预览图像输入预览图像节点，展示蒙版的效果。
11. K 采样器：添加一个 “K Sampler” 节点。这个节点执行实际的扩散过程，基于模型、提示和蒙版生成修复后的图像。将 “Inpaint Model Conditioning” 节点的输出连接到 “K Sampler” 节点的 “positive” 和 “negative” 输入。连接 “Load Checkpoint” 节点的模型输出到 “K Sampler” 节点的 “model” 输入。连接 “Load Image” 节点的图像输出到 “K Sampler” 节点的 “latent_image” 输入。调整 “steps”、“CFG Scale” 和 “denoise” 等参数以控制生成过程。
12. VAE 解码：添加一个 “VAE Decode” 节点。这个节点将来自 “K Sampler” 节点的潜在图像解码为像素图像。将 “K Sampler” 节点的 “latent” 输出连接到 “VAE Decode” 节点的 “samples” 输入。连接 “Load Checkpoint” 节点的 VAE 输出到 “VAE Decode” 节点的 “vae” 输入。
13. 保存图像：最后，添加一个 “Save Image” 节点来保存修复后的图像。将 “VAE Decode” 节点的 “image” 输出连接到 “Save Image” 节点的 “images” 输入。指定一个文件名和保存路径。
14. 添加提示语，包括正向提示词和负向提示词。

这个教程展示了如何在 ComfyUI 中使用 Flux 模型创建一个基本的图像修复工作流。您可以根据自己的需求进一步自定义此工作流，例如添加更多预处理或后处理步骤，或者使用不同的模型和技术。不断尝试和优化参数，以获得最佳的修复结果。例如，在正向提示词里填入 “alien face”，在负向提示词里填入 “watermark”。

ComfyUI Flux 图像修复操作指南

优化蒙版设置蒙版是图像修复过程中一个关键的元素，它定义了需要修复的区域。以下是一些优化蒙版设置的技巧：

• 蒙版大小：确保蒙版完全覆盖需要修复的区域，但不要超出太多。过大的蒙版会导致模型修改不相关的区域。
• 蒙版边缘：为了获得更平滑的过渡，可以模糊蒙版边缘。使用 “Grow Mask with Blur” 节点可以轻松地实现这一点。调整 “Blur Radius” 参数以控制模糊量。
• 蒙版锐度：在某些情况下，锐利的蒙版边缘可能导致修复后的图像出现伪影。尝试稍微模糊蒙版，看看是否能改善结果。
• 蒙版类型：ComfyUI 支持不同的蒙版类型，例如二值蒙版和灰度蒙版。尝试使用不同的蒙版类型，看看哪种类型最适合您的图像。
• 蒙版可视化：始终预览蒙版以确保它覆盖了预期的区域。

调整扩散模型参数扩散模型控制着图像的生成过程，调整其参数可以显著影响修复后的图像的质量。以下是一些需要考虑的关键参数：

• 采样步数：更多的采样步数通常会导致更高质量的结果，但也会增加计算时间。实验不同的采样步数，找到质量和速度之间的最佳平衡。
• CFG 比例：CFG 比例控制着提示对生成过程的影响。较高的 CFG 比例会导致模型更严格地遵循提示，但也会增加过度优化的风险。较低的 CFG 比例允许模型有更多的创造性，但可能会导致与提示的偏差。
• 去噪强度：去噪强度控制着模型在修复过程中对源图像的改变程度。较高的去噪强度会导致模型进行更激进的改变，但也会增加引入伪影的风险。较低的去噪强度会保留更多的原始图像信息，但可能无法完全修复损坏的区域。
• 采样器：ComfyUI 支持不同的采样器，例如 Euler、Heun 和 LMS。尝试使用不同的采样器，看看哪种采样器最适合您的图像和模型。

使用 ComfyUI 进行图像修复的成本

ComfyUI 及其依赖项的成本 ComfyUI 本身是免费且开源的。这意味着您可以免费下载和使用它，而无需支付任何许可费用。ComfyUI 依赖于某些模型和依赖项才能正常工作，这些模型和依赖项也可能与成本相关：

• 模型：图像修复工作流程通常使用 Stable Diffusion 或其他机器学习模型。虽然许多模型都是免费提供的，但有些模型可能需要购买许可证。
• 硬件：ComfyUI 需要强大的硬件才能有效地运行，特别是具有大量 VRAM 的 GPU。如果您没有合适的硬件，则可能需要升级您的系统或使用云服务。

硬件成本考虑图像修复可能是一个计算密集型过程，尤其是在处理高分辨率图像时。如果您计划经常使用 ComfyUI 进行图像修复，则需要考虑硬件成本：

• GPU：具有大量 VRAM 的强大 GPU 对于获得流畅高效的 ComfyUI 体验至关重要。考虑投资像 NVIDIA GeForce RTX 3090 或 AMD Radeon RX 6900 XT 这样的高端 GPU。
• CPU：虽然 GPU 主要负责图像生成，但 CPU 在工作流程的其他方面仍然扮演着重要的角色。一个快速的多核 CPU 可以帮助加速数据加载和预处理。
• 内存：足够的系统内存 (RAM) 对于处理大型图像和复杂的工作流程至关重要。建议至少 32GB 的 RAM。
• 存储：快速的 SSD 驱动器可以显著减少加载时间和提升整体系统响应速度。

云服务如果您没有合适的硬件，则可以使用云服务来运行 ComfyUI。以下是一些流行的云服务：

• Google Colab：Google Colab 提供免费的 GPU 加速计算资源，但具有使用限制。
• RunPod：RunPod 提供按需 GPU 实例，允许您仅在需要时才支付计算费用。
• AWS：Amazon Web Services (AWS) 提供各种 GPU 实例，但设置可能更复杂。

ComfyUI Flux 图像修复的优点和缺点

• 优点：
  • 灵活性和可定制性
  • 强大的图像生成能力
  • 活跃的社区支持
  • 免费且开源
• 缺点：
  • 对计算资源要求高
  • 需要专门的知识才能有效地使用
  • 结果可能不一致
  • 缺乏专门为图像修复训练的模型

ComfyUI Flux 图像修复的核心功能

Flux 模型的强大功能 ComfyUI 的核心在于其利用 Flux 模型的能力。Flux 模型是一类生成模型，在各种图像处理任务中表现出色，包括图像修复、图像生成和图像编辑。

• Diffusion 过程：Flux 模型基于扩散过程，该过程涉及逐渐向图像添加噪声，然后学习逆转此过程以从噪声中生成图像。这种技术允许 Flux 模型生成逼真且连贯的图像，即使在存在缺失或损坏的区域时也是如此。
• 条件控制：ComfyUI 允许我们使用文本提示、蒙版和其他图像来控制 Flux 模型的生成过程。这种条件控制使我们能够引导模型生成符合我们特定需求的图像。
• 多功能性：Flux 模型可以用于各种图像修复任务，从简单的物体移除到复杂的内容添加。它们的灵活性使它们成为任何 ComfyUI 用户的宝贵工具。
• 可扩展性：ComfyUI 的架构允许轻松集成新的 Flux 模型。随着新模型的出现，您可以快速将它们添加到您的工作流程中，并利用它们的最新功能。

节点式工作流 ComfyUI 的节点式工作流是其核心功能的另一个关键方面。

• 视觉编程：节点式系统允许我们通过连接节点以视觉方式创建复杂的工作流程。这种方法使理解和修改流程变得容易，即使对于那些不熟悉编程的人也是如此。
• 模块化：每个节点执行一个特定的任务，例如加载图像、应用蒙版或执行扩散过程。这种模块化使我们能够轻松地组合不同的节点来实现特定的任务。
• 可定制性：ComfyUI 提供了大量的节点，并且可以轻松地创建自定义节点。这种可定制性允许我们根据自己的需求调整工作流程，并探索新的技术。
• 实时反馈：ComfyUI 提供实时反馈，允许我们快速评估更改的影响。这种实时反馈简化了优化过程，并帮助我们获得最佳的结果。

ComfyUI Flux 图像修复的用例

创意应用 ComfyUI Flux 图像修复不仅仅是一个修复工具；它也是一个创意工具，可以用于各种应用：

• 艺术创作：艺术家可以使用图像修复来扩展他们的作品，添加新的元素或修改现有的元素。
• 图像修复：修复旧照片、移除不需要的物体或恢复损坏的图像。
• 内容生成：无缝地将新内容添加到现有图像中，创造出令人惊叹的视觉效果。
• 实验：尝试不同的技术和参数设置，探索图像修复的无限可能。

专业应用 ComfyUI Flux 图像修复还在许多专业领域找到了应用：

• 摄影：摄影师可以使用图像修复来移除不需要的元素，改善图像构图，或修复拍摄过程中出现的任何瑕疵。
• 电影和电视：视觉效果艺术家可以使用图像修复来创建令人惊叹的特效，移除布景中的不需要的物体，或修复拍摄过程中出现的任何问题。
• 游戏开发：游戏开发者可以使用图像修复来创建逼真的纹理，修复游戏世界中的损坏区域，或生成新的内容。
• 医疗成像：医疗专业人员可以使用图像修复来增强医疗图像，移除干扰因素，或突出显示感兴趣的区域。

常见问题解答

• ComfyUI Flux 图像修复的局限性是什么？ComfyUI Flux 图像修复的局限性包括对计算资源的高要求、需要专门的知识才能有效地使用、结果可能不一致以及缺乏专门为图像修复训练的模型。
• 如何优化 ComfyUI Flux 图像修复的结果？优化 ComfyUI Flux 图像修复结果的技巧包括使用高质量的源图像和蒙版、调整扩散模型参数、使用专门为图像修复训练的模型以及尝试不同的蒙版技术。
• ComfyUI Flux 图像修复有哪些替代方案？ComfyUI Flux 图像修复的替代方案包括 Adobe Photoshop、GIMP 和 Topaz Photo AI。

相关问题

• 使用 ComfyUI 进行图像修复需要哪些硬件？使用 ComfyUI 进行图像修复需要一个具有大量 VRAM 的强大 GPU（至少 8GB，最好是 12GB 或更多）。还需要一个快速的多核 CPU、至少 32GB 的 RAM 和一个快速的 SSD 驱动器。
• ComfyUI 中有哪些可用于图像修复的免费模型？ComfyUI 中有许多可用于图像修复的免费模型。这些模型包括 Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion v2.1 和 различные специализированные модели для отдельных задач，例如，增强图像，修复面部等。