ComfyUI Inpainting 工作流详解：三种高级技术深度解析

在数字图像处理领域，inpainting 是一项关键技术，它允许我们无缝修复图像中的缺失或损坏区域。ComfyUI 作为一款强大的节点式图像生成工具，提供了灵活且高度可定制的 inpainting 工作流。本文将带你深入了解 ComfyUI 的 inpainting 功能，从基本概念到高级技巧，助你掌握图像修复的核心技能。我们将探讨三种不同的 ComfyUI inpainting 工作流，分别是：使用标准模型进行 inpainting、使用 inpainting 模型进行 inpainting 以及使用 ControlNet 进行 inpainting。每种方法都有其独特的优势和适用场景，掌握它们将使你能够应对各种复杂的图像修复任务。无论你是 AI 图像生成新手还是经验丰富的专业人士，本文都将为你提供宝贵的知识和实用的技巧，让你能够充分利用 ComfyUI 的 inpainting 功能，创造出令人惊叹的图像修复作品。让我们一起踏上 ComfyUI inpainting 的探索之旅吧！

ComfyUI Inpainting 关键要点

• Inpainting 的基本概念：了解什么是 inpainting 以及它在图像处理中的作用。
• ComfyUI inpainting 工作流：学习如何在 ComfyUI 中设置和使用 inpainting 功能。
• 标准模型 inpainting：掌握使用标准 Stable Diffusion 模型进行 inpainting 的方法。
• Inpainting 模型 inpainting：了解如何利用专门的 inpainting 模型来提高修复质量。
• ControlNet inpainting：探索使用 ControlNet 进行精确控制的 inpainting 技术。
• 不同工作流的比较：分析三种 inpainting 方法的优缺点和适用场景。
• 实战技巧：学习提升 inpainting 效果的实用技巧和参数调整方法。

ComfyUI Inpainting 工作流概述

什么是 Inpainting？

Inpainting，也称为图像修复，是一种利用图像现有信息来重建图像缺失或损坏部分的技术。它广泛应用于各种场景，例如：

• 去除图像瑕疵：修复照片中的划痕、污渍等。
• 移除不需要的物体：从照片中移除人物、标志等。
• 扩展图像内容：在图像边缘生成新的内容，例如扩展天空或背景。
• 修复老照片：恢复因时间流逝而褪色或损坏的老照片。
• 艺术创作：用于生成独特的艺术效果和创意图像。

ComfyUI 中的 Inpainting

ComfyUI 是一款基于节点式工作流的图像生成工具，它提供了高度的灵活性和可定制性。在 ComfyUI 中，inpainting 可以通过各种节点和模型的组合来实现。这种节点式的设计允许用户精确控制图像修复的每个步骤，从而获得最佳的修复效果。

ComfyUI 的 inpainting 功能主要依赖于以下几个关键组件：

• VAE (Variational Autoencoder)：用于将图像编码到潜在空间，并在潜在空间中进行操作。
• Stable Diffusion 模型：作为图像生成的核心引擎，负责根据提示词和掩码生成新的图像内容。
• 掩码 (Mask)：用于指定需要修复的区域，ComfyUI 允许用户使用各种工具创建和编辑掩码。
• 提示词 (Prompt)：用于引导 Stable Diffusion 模型生成期望的图像内容。
• ControlNet：一种强大的神经网络结构，可以对图像生成过程进行更精确的控制，例如控制图像的结构、边缘等。

通过组合这些组件，ComfyUI 能够实现各种复杂的 inpainting 任务，满足不同用户的需求。

ComfyUI Inpainting 三种高级工作流详解

工作流一：使用标准模型进行 Inpainting

这是最基本的 ComfyUI inpainting 工作流，它使用标准的 Stable Diffusion 模型进行图像修复。该方法简单易用，适用于对修复质量要求不高的场景。

工作流步骤：

1. 加载图像和掩码：使用 Load Image 节点加载需要修复的图像，并使用 Load Image 或其他节点加载与图像对应的掩码。
2. VAE 编码：使用 VAE Encode 节点将图像编码到潜在空间。这一步将原始图像转换为一种更紧凑、更易于操作的表示形式。
3. 设置潜在噪声掩码：使用 Set Latent Noise Mask 节点将掩码应用于潜在空间。该节点是进行 inpainting 的关键。它指示 AI 需要调整图像的哪些区域，并保持其他区域不变。
4. K Sampler：使用 K Sampler 节点，根据提示词和潜在噪声掩码生成新的图像内容。K Sampler 是 Stable Diffusion 的核心采样器，负责从潜在空间生成最终图像。
5. VAE 解码：使用 VAE Decode 节点将潜在空间中的图像解码回像素空间，得到修复后的图像。
6. 保存图像：使用 Save Image 节点将修复后的图像保存到本地。

参数调整：

• 提示词：使用清晰、具体的提示词来引导 Stable Diffusion 模型生成期望的图像内容。
• 采样步数 (Steps)：增加采样步数可以提高图像质量，但也会增加计算时间。
• CFG Scale：控制提示词的影响程度，较高的值会使图像更符合提示词，但可能会导致图像失真。
• Denoise：控制图像的去噪强度，较低的值可以保留更多原始图像的细节，较高的值可以生成更符合提示词的新内容。

注意事项：

• 该方法适用于对修复质量要求不高的场景，例如快速去除图像中的小瑕疵。
• 由于使用标准 Stable Diffusion 模型，修复后的图像可能会与原始图像存在一定的差异。

工作流二：使用 Inpainting 模型进行 Inpainting

为了提高 inpainting 的修复质量，我们可以使用专门针对 inpainting 任务训练的模型。这些模型通常具有更好的图像理解能力和更强的生成能力。

工作流步骤：

1. 加载图像和掩码：与标准模型 inpainting 相同。
2. VAE 编码（用于 Inpainting）：使用 VAE Encode (for Inpainting) 节点将图像编码到潜在空间。该节点专门针对 inpainting 任务进行了优化。
3. K Sampler：使用 K Sampler 节点，根据提示词和潜在空间表示生成新的图像内容。需要注意的是，这里需要使用针对 inpainting 任务训练的模型。
4. VAE 解码：与标准模型 inpainting 相同。
5. 保存图像：与标准模型 inpainting 相同。

参数调整：

• 与标准模型 inpainting 类似，但需要注意的是，不同的 inpainting 模型可能对参数的敏感度不同，需要根据实际情况进行调整。
• Denoise：将 Denoise 设置为 1。

注意事项：

• 该方法可以获得比标准模型 inpainting 更好的修复质量，尤其是在修复大面积缺失区域时。
• 需要选择合适的 inpainting 模型，不同的模型可能适用于不同的图像类型和修复任务。

工作流三：使用 ControlNet 进行 Inpainting

ControlNet 是一种强大的神经网络结构，可以对图像生成过程进行更精确的控制。通过结合 ControlNet 和 inpainting 技术，我们可以实现对图像修复过程的精细化控制，例如控制修复区域的结构、边缘等。

工作流步骤：

1. 加载图像和掩码：与标准模型 inpainting 相同。
2. 加载 ControlNet 模型：使用 Load ControlNet Model 节点加载 ControlNet 模型。需要选择与 inpainting 任务相关的 ControlNet 模型，例如 Canny 边缘检测模型。
3. Inpaint Preprocessor：使用 Inpaint Preprocessor 节点。此节点同时处理像素图像和 inpaint 掩码。
4. 应用 ControlNet：使用 Apply ControlNet 节点将 ControlNet 模型应用于图像生成过程。该节点将 ControlNet 模型的输出与 Stable Diffusion 模型的潜在空间表示相结合，从而实现对图像生成过程的控制。
5. VAE 编码：与标准模型 inpainting 相同。
6. K Sampler：使用 K Sampler 节点，根据提示词、潜在空间表示和 ControlNet 模型的输出生成新的图像内容。
7. VAE 解码：与标准模型 inpainting 相同。
8. 保存图像：与标准模型 inpainting 相同。

参数调整：

• 与标准模型 inpainting 类似，但需要注意的是，ControlNet 模型的参数也需要根据实际情况进行调整。
• ControlNet 强度 (Strength)：控制 ControlNet 模型的影响程度，较高的值会使图像更符合 ControlNet 模型的输出，但可能会导致图像失真。

注意事项：

• 该方法可以实现对图像修复过程的精细化控制，例如控制修复区域的结构、边缘等。
• 需要选择合适的 ControlNet 模型，不同的模型可能适用于不同的图像类型和修复任务。
• ControlNet inpainting 的设置相对复杂，需要一定的经验和技巧。

详细使用步骤

准备工作

• 安装 ComfyUI：确保你已经成功安装了 ComfyUI，并且可以正常运行。
• 下载模型：根据你选择的 inpainting 工作流，下载所需的 Stable Diffusion 模型、inpainting 模型和 ControlNet 模型。
• 安装 ComfyUI 插件：某些高级节点可能需要安装额外的 ComfyUI 插件。你可以使用 ComfyUI Manager 插件来方便地安装和管理插件。

标准模型 Inpainting

准备图片和蒙版

• 加载图片：双击加载图片节点，选择需要修复的图片。
• 设置蒙版：右键点击加载图片节点，选择“在蒙版编辑器中打开”，涂抹需要修复的区域。
• 设置提示词：在“CLIP文本编码”节点中，输入正向提示词，描述你希望修复区域生成的内容，同时可以输入负向提示词。

配置采样器

• Seed: 随机种子用于控制生成结果的可重复性
• Steps: 采样步数，决定图像生成的质量，通常20-30步就足够了
• CFG Scale: 分类器引导比例，引导AI生成图像的强度, 通常8-12即可
• Denoise: 降噪参数控制应用于图像的降噪程度，较低的值适用于细微调整，而较高的值适用于更大胆的更改。

运行与保存

• 运行：点击“执行队列”按钮开始生成。
• 保存图片：点击”储存图片“节点，将图像保存到本地。

Inpainting 模型 Inpainting

• 加载图像和蒙版：和标准模型 Inpainting 准备工作一样。
• 使用 Inpainting VAE：移除标准 VAE 编码器，添加 VAE Encode (for Inpainting)，并将图片节点和蒙版节点连接。
• 选择 Inpainting 模型：从 checkpoint 选择 Inpainting 模型。
• 配置采样器：Inpainting 模型要求 denoise 设置为 1。其他参数和标准模型 Inpainting 相似。
• 运行和保存：按照标准模型 Inpainting 相同步骤。

ControlNet 模型 Inpainting

• 加载图像和蒙版：和标准模型 Inpainting 准备工作一样。
• 加载 ControlNet 模型：添加 Load ControlNet Model，并选择需要的 ControlNet 模型。
• 加载 Inpaint Preprocessor：添加 Inpaint Preprocessor，并将图像节点和蒙版节点连接至此。
• 连接 ControlNet：添加 Apply ControlNet 将 control_net 连接。
• 配置采样器：除了要设置提示词外，还需要设置 ControlNet 强度。
• 运行和保存：按照标准模型 Inpainting 相同步骤。

ComfyUI Inpainting 的成本

ComfyUI 本身是免费的。ComfyUI 是一款开源软件，你可以免费下载和使用它。这意味着你不需要支付任何许可费用或订阅费用。但是，使用 ComfyUI 进行 inpainting 可能会产生一些间接成本：

• 硬件成本：ComfyUI 依赖于强大的计算硬件，尤其是 GPU。如果你没有高性能的 GPU，可能需要购买或租用云服务器。
• 模型成本：虽然有很多免费的 Stable Diffusion 模型、inpainting 模型和 ControlNet 模型可以使用，但一些高质量的模型可能需要付费购买。
• 时间成本：学习和掌握 ComfyUI inpainting 需要一定的时间和精力。你需要花时间阅读文档、观看教程、进行实验等。

ComfyUI Inpainting 的优缺点

优点

• 高度可定制的工作流
• 精细化的控制能力
• 强大的社区支持
• 开源和免费

缺点

• 学习曲线较陡峭
• 需要一定的技术基础
• 节点式界面可能对新手不友好

ComfyUI Inpainting 的核心特性

• 高度可定制的工作流：ComfyUI 允许用户自由组合各种节点，构建高度定制化的 inpainting 工作流。你可以根据自己的需求选择不同的模型、采样器、ControlNet 模型等，从而获得最佳的修复效果。
• 精细化的控制能力：通过 ControlNet 等技术，ComfyUI 提供了对图像生成过程的精细化控制能力。你可以控制修复区域的结构、边缘、颜色等，从而实现更逼真的修复效果。
• 强大的社区支持：ComfyUI 拥有一个活跃的社区，用户可以在社区中分享工作流、模型、插件等。你可以从社区中获取灵感和帮助，快速解决遇到的问题。
• 开源和免费：ComfyUI 是一款开源软件，你可以免费下载和使用它。这意味着你不需要支付任何许可费用或订阅费用。

ComfyUI Inpainting 的应用场景

• 图像修复：ComfyUI inpainting 可以用于修复各种类型的图像，例如照片、绘画、漫画等。它可以去除图像中的划痕、污渍、水印等，恢复图像的原始状态。
• 物体移除：ComfyUI inpainting 可以用于从图像中移除不需要的物体，例如人物、标志、建筑物等。这在商业摄影、广告设计等领域非常有用。
• 内容扩展：ComfyUI inpainting 可以用于扩展图像内容，例如扩展天空、背景、海洋等。这可以用于创建更具视觉冲击力的图像作品。
• 艺术创作：ComfyUI inpainting 可以用于生成独特的艺术效果和创意图像。你可以通过组合不同的模型、提示词和 ControlNet 模型，创造出令人惊叹的艺术作品。

常见问题解答

ComfyUI Inpainting 需要什么样的硬件配置？

ComfyUI Inpainting 依赖于强大的计算硬件，尤其是 GPU。建议使用具有 8GB 或以上显存的 GPU，以获得最佳的性能和效果。此外，还需要足够的内存和存储空间。

ComfyUI Inpainting 支持哪些模型？

ComfyUI Inpainting 支持各种 Stable Diffusion