当我们通过 AI 生成的图像不尽如人意时，Inpainting 和 Outpainting 是两种能够精确调整和扩展图像内容的技术。这些技术特别适用于需要细微调整的场景，如只改变图像的一部分而不影响整体，或是扩展图像的边界以增加新内容。接下来，我们将详细介绍这两种方法的工作流程和操作步骤。
必要的准备
在开始之前，请确保下载并安装以下模型到 ComfyUI 的 models/checkpoints 文件夹：
- Dreamshaper 8-inpainting：专为 Inpainting 任务优化的模型。
Inpainting Workflow：局部细节修改
步骤概览
- 加载原始图像：使用
Load Image节点导入你希望修改的图像。 - 设置 Inpainting 区域：使用 MaskEditor 工具选择图像中需要修改的区域。
- 编码处理：通过
VAE Encode (for Inpainting)对选定区域进行编码处理。 - 模型选择和配置：选择适合的 Inpainting 模型，并调整
KSampler的denoise参数以精细控制生成质量。 - 输入 Prompt：在
Positive prompt中输入修改的详细描述（如 “red hair”）以指导模型进行具体的变更。
关键技术点
- MaskEditor：允许用户精确标记出需要变更的区域，确保修改的精准性和图像其他部分的一致性。
- Grow_mask_by：此参数决定了 Inpainting 处理区域的边界扩展大小，值越大，边界融合越自然。
Outpainting Workflow：图像内容扩展
Outpainting 通常用于扩展图像的边界，如增加背景或延伸已有的图像场景。
步骤概览
- 设置图像扩展参数：通过
Pad Image for Outpainting节点设置图像扩展的方向和像素数。 - 边缘平滑处理：调整
feathering参数以实现边缘与原图的平滑过渡。 - 连接并配置节点：确保所有节点正确连接，并调整
VAE Encode (for Inpainting)的参数以适应扩展的新区域。 - 描述扩展内容：在
CLIP Text Encode (Prompt)中描述希望扩展的新内容，如背景、人物等。
关键技术点
- Pad Image for Outpainting：控制图像在各个方向的扩展大小，是实现图像自然扩展的关键。
- Feathering：边缘羽化处理，关键在于使新旧图像部分无缝衔接，避免出现硬边。
应用场景
- Inpainting：适用于修复图像中的缺陷、更改图像中的特定内容（如更换服装颜色、调整物体特征等）。
- Outpainting：适用于艺术创作中的画面扩展、增加额外的视觉元素或完善图像边界。
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