[AI绘图] ComfyUI 局部重绘(Inpainting)Workflow 绘制教程

ComfyUI 支持 局部重绘(Inpainting),可以在保持图像大部分不变的情况下修改指定区域。本教程基于 中文提示词 Workflow 进行扩展,详细介绍 局部重绘工作流 的关键设置、注意事项和具体绘制步骤。


1. 局部重绘 Workflow 概述

目标: ✅ 对图像指定区域进行修改,而不影响整体结构
支持中文提示词,提升可控性
使用先进采样器(如 3msdegpu)增强扩散性
自动处理遮罩,提高操作效率


2. 关键注意点

2.1 采样器设置

  • 3msdegpu 采样器:自动增强扩散效果,但稳定性较低。

    • 建议搭配指数级调度器(Exponential Scheduler)或 Karras 调度器,可提高稳定性。

  • <
### ComfyUI 中实现局部的方法 #### 使用 VAE 内补编码器进行局部ComfyUI 中,一种简单的局部方法是利用 VAE (Variational Autoencoder) 的内补编码器功能。这种方法允许用户指定图像中的特定区域进行绘制,从而达到修改或优化该部分的效果[^1]。 ```python # Python伪代码展示如何配置VAE用于局部 def setup_vae_inpainting(vae_model, image_path): vae = load_vae_model(vae_model) original_image = read_image(image_path) # 定义要修复的区域mask mask = create_mask(original_image) result = vae.inpaint(original_image, mask) save_result(result) ``` #### 利用 Fooocus Inpaint 进行局部 另一种可选方案是采用专门设计用来处理此类任务的工具——Fooocus inpaint。它能够更精确地控制哪些地方应该被改变,并且通常会提供更好的视觉效果。 #### ControlNet Inpaint 模型的应用 ControlNet 提供了一个名为 `inpaint` 的预训练模型,专为解决这类问题而生。通过这个模块,不仅可以高效地执行局部操作,还能保持原有风格的一致性和连贯性。 #### Clip Seg 蒙版插件的作用 最后值得一提的是 Clip seg 插件,在实际应用过程中非常实用。此插件可以帮助创建高质量的分割掩码(Mask),这对于准备高精度的局部至关要。 #### 图像加载与遮罩编辑 对于希望直观操作的人来说,可以直接对已有的图片进行标记来定义需要调整的地方。具体来说就是在图像加载节点上右键点击并选择“在遮罩编辑器中打开”,这样就能方便快捷地标记出待修正之处[^2]。 #### 输入输出流程说明 整个过程涉及的主要输入要素包括 Fill 和 Clip 模型、文字描述以及目标图片本身;最终得到的结果则是经过修饰后的版本。值得注意的是,这些设置和支持的工作流都可以很方便地保存下来以便日后复使用或者分享给他人[^3]。
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