ComfyUI 研究 - 修復 Inpaint

閱讀時間約 1 分鐘

修復 Inpaint,AI繪圖的應用之一。

透過對圖片加入遮罩(Mask),然後讓AI去重新繪製遮罩內的內容,過程中可以加入提示詞去干預AI的判斷,達成想要的圖片內容。

raw-image

Inpaint工作流是基於預設工作流做小幅修改後,由下列Nodes組成:

  • Load Checkpoint
  • ClIP Set Last Layer
  • CLIP Text Encode (Prompt)
  • Load Image
  • Empty Latent Image>>VAE Encode (for Inpainting)
  • KSampler
  • VAE Decode
  • Preview Image

其中關鍵在於VAE Encode (for Inpainting)這個節點的作用是輸入參考圖片跟遮罩圖片,然後將處理後的圖片給KSampler重新取樣繪製,修復遮罩內的圖像。

raw-image


在Load Image的圖像按右鍵出現的選單中找到Open in MaskEditor後會跳出繪製遮罩視窗,可以直接繪製遮罩範圍。

raw-image


按下Save to node就可以將繪製好的遮罩儲存,執行後可以得到新的圖片。

raw-image


這個工作流需要不斷測試提示詞且反覆重繪才能得到比較好的結果,可控性不佳,而且可以看出遮罩痕跡,需要進一步改良。

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裝了一堆Custom Node,很快就搞不清楚節點來源了。
這是一個簡單的工作流,可以對輸入的圖片進行3D重建
這篇要測試的工作流是Face Swap。
前篇測試如何把提示詞生成的圖像細節提高,這篇要測試的工作流是把任意圖像載入後經由放大模型放大,同時測試放大後重繪看看效果如何。
先前藉由加入提示詞控制畫面內容與品質後,發現圖像放大後細節感覺糊糊的,這篇就要來測試幾個增加細節的方法,測試使用的工作流是基於A1111算法的工作流,且使用固定種子。
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