LanPaint：精准图像修复的突破性开源工具

LanPaint：精准图像修复的突破性开源工具

LanPaint High quality training free inpaint for every stable diffusion model. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LanPaint

项目介绍

LanPaint（思维模式修复）是一项突破性的图像修复技术，它通过让模型在去噪前进行多轮“思考”，实现无缝且准确的图像修复。这项技术无需额外训练，即可与任何SD模型（带或不带ControlNet）以及Flux模型兼容，甚至适用于你自定义训练的模型。

项目技术分析

LanPaint的核心技术亮点在于其引入了“双向对齐”机制，在修复过程中持续评估新内容与现有元素之间的协调性。它不仅考虑“新内容是否与现有元素协调”，还评估“现有元素是否支持新创作”。基于这一评估，LanPaint迭代更新遮蔽区域和未遮蔽区域的噪声，从而实现高质量的图像修复。

该技术具有以下特点：

• 零训练修复：无需额外训练即可使用。
• 简单集成：与标准ComfyUI KSampler的工作流程相同。
• 真正空白画布：无需默认去噪值为0.7，保留30%原始像素的传统方法，实现100%的新内容创建，不“覆盖”现有内容。
• 不仅限于修复：也可以用作生成一致性角色的一种简单方法。

项目及技术应用场景

LanPaint适用于多种图像修复场景，包括但不限于：

1. 图像缺陷修复：如刮擦、撕裂等物理损害的修复。
2. 图像内容替换：例如，将篮子换成篮球，或将白衬衫换成蓝衬衫。
3. 表情转换：将微笑转换为悲伤表情。
4. 角色一致性生成：生成多角度、多视图的角色图像，保持一致性。
5. Flux模型修复：适用于Flux模型的修复任务。

项目特点

LanPaint的以下特点使其在图像修复领域脱颖而出：

• 高效性：无需复杂配置，即插即用。
• 灵活性：适用于多种图像修复任务，易于根据需求调整参数。
• 兼容性：支持多种模型，包括自定义模型。
• 高精度：通过多轮“思考”确保修复结果的准确性。

LanPaint使用示例

以下是一些LanPaint的应用示例，展示了其在不同场景下的修复能力：

篮子到篮球

通过LanPaint K Sampler的两步“思考”，实现了从篮子到篮球的准确转换。

白衬衫到蓝衬衫

在LanPaint K Sampler的五步“思考”后，白衬衫成功转变为蓝衬衫。

微笑到悲伤

五步“思考”后，微笑表情转换为悲伤表情。

损坏修复

LanPaint K Sampler的五步“思考”实现了严重的图像损坏修复。

多角度角色生成

通过LanPaint K Sampler的五步“思考”，生成一致性的角色侧视图。

Flux模型修复

LanPaint K Sampler的五步“思考”适用于Flux模型的修复任务。

LanPaint是一个功能强大且易于使用的图像修复工具，适用于各种场景，无论你是专业设计师还是普通用户，都能从中受益。立即尝试LanPaint，体验它的高效与精准！

LanPaint High quality training free inpaint for every stable diffusion model. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LanPaint