如何用 ComfyUI-Inpaint-CropAndStitch 实现极速图像修复？3个实战案例带你解锁AI绘画效率神器
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-Inpaint-CropAndStitch ComfyUI-Inpaint-CropAndStitch 是一款专为 ComfyUI 设计的高效图像修复插件，通过创新的裁剪-修复-拼接工作流，让局部图像修复速度提升数倍，同时保持原图未修改区域的像素级完整性。无论是数字艺术创作、老照片修复还是游戏场景设计，这款免费工具都能帮助你精准控制修复区域，轻松实现专业级效果。
✨ 为什么选择 CropAndStitch 进行图像修复？
传统全图修复不仅耗时，还可能破坏原图细节。而 ComfyUI-Inpaint-CropAndStitch 通过三大核心优势彻底改变这一现状：
⚡ 效率倍增的局部处理机制
- 只修复需要的区域：智能识别掩码区域并裁剪，避免全图渲染资源浪费
- 灵活分辨率控制：支持强制设置修复区域分辨率（如 SDXL 模型推荐的 1024x1024）
- 上下文智能扩展：通过
context_from_mask_extend_factor参数调节上下文范围，平衡修复质量与速度
图：Stable Diffusion 1.5 修复工作流示例，展示裁剪区域与原图的精准对应关系
🛠️ 专业级修复控制功能
- 无缝拼接技术：
mask_blend_pixels参数实现修复区域与原图的自然过渡 - 智能掩码处理：支持填充孔洞（
mask_fill_holes）、边界扩展（mask_expand_pixels）和高通滤波（mask_hipass_filter） - 多算法缩放：提供多种
downscale_algorithm和upscale_algorithm选项，适配不同图像类型
🎨 创作自由与质量保障
- 无损原图保护：未掩码区域不经过 VAE 编解码，完全保留原始像素
- 批量处理支持：一次处理多张图像，大幅提升工作流效率
- 内外绘画兼容：内置
extend_for_outpainting功能，轻松实现图像扩展创作
🚀 快速上手：3分钟安装指南
一键安装步骤
在 ComfyUI 的 custom_nodes 目录下执行以下命令：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-Inpaint-CropAndStitch
重启 ComfyUI 后，在节点面板即可找到 ✂️ Inpaint Crop 和 ✂️ Inpaint Stitch 节点。
基础工作流程
- 添加 ✂️ Inpaint Crop 节点，连接图像和掩码
- 配置修复区域参数（推荐新手使用默认设置）
- 连接采样节点进行局部修复
- 通过 ✂️ Inpaint Stitch 节点将修复结果拼回原图
💡 实战案例：从入门到精通
案例1：Stable Diffusion 1.5 日常修复
图：使用 Stable Diffusion 1.5 修复局部区域的工作流截图
核心参数设置：
output_resize_to_target_size: 启用并设置为 512x512context_from_mask_extend_factor: 1.5（保留适量上下文）mask_blend_pixels: 8（自然过渡边缘）
案例2：Flux模型高精度修复
图：Flux 模型修复工作流，需配合 GGUF 节点使用
模型配置要求：
- 放置 Flux Dev Q5 GGUF 模型到
models/unet/ - 控制网络使用 Flux 1. dev controlnet inpainting beta
- 文本编码器需搭配 t5 GGUF Q3_K_L 和 clip_l 模型
案例3：超高清图像修复技巧
图：4倍超分修复工作流，实现细节增强与无缝融合
高级技巧：
- 使用 ✂️ Inpaint Crop 裁剪目标区域
- 通过外部超分模型（如 4x-Ultrasharp）提升分辨率
- 应用 HiRes Fix 优化细节
- 拼接时启用
output_padding确保尺寸兼容性
🔧 专家级参数调优指南
掩码处理高级技巧
- 消除微小噪点：设置
mask_hipass_filter为 0.1，忽略接近黑色的掩码区域 - 修复复杂孔洞：启用
mask_fill_holes处理带有内部空缺的掩码 - 精准边界控制：结合
mask_expand_pixels(5-10) 和mask_blend_pixels(3-8) 实现自然过渡
性能优化设置
- 快速预览配置：降低
preresize_min_width和preresize_min_height - 显存控制：使用
preresize功能限制最大分辨率 - 算法选择：缩小用 Lanczos，放大用 Bilinear，平衡速度与质量
常见问题解决方案
- 拼接接缝：增加
mask_blend_pixels值至 10-15 - 上下文不足：提高
context_from_mask_extend_factor至 2.0 - 双重边缘：启用
mask_hipass_filter并设置阈值 0.05
📚 资源与社区支持
官方示例工作流
项目提供完整的示例工作流文件，位于 example_workflows/ 目录：
inpaint_sd15.json: Stable Diffusion 1.5 标准修复inpaint_flux.json: Flux 模型专用修复流程inpaint_hires.json: 高清修复与超分结合方案
最佳实践建议
- 使用专业修复模型（如 lazymixRealAmateur_v40Inpainting）
- 优先选择 InpaintModelConditioning 而非 VAE 编码节点
- 保持修复区域分辨率与模型推荐分辨率一致
🎯 总结：释放你的图像修复潜能
ComfyUI-Inpaint-CropAndStitch 彻底改变了传统图像修复的工作方式，通过创新的裁剪-修复-拼接架构，让你在保持专业级质量的同时，享受数倍提升的工作效率。无论你是数字艺术家、摄影爱好者还是游戏开发者，这款工具都能成为你创意工作流中不可或缺的强大助手。
立即尝试这款 免费开源 的图像修复神器，体验局部修复带来的创作自由与效率提升！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
