掌握 ComfyUI Inpainting：完美編輯的關鍵工作流程與基本技術

ComfyUI 先進的內繪功能為影像編輯帶來了革命性的改變。我們全面的指南將引導您掌握各種工作流程技術 - 從基本的影像對影像轉換到精密的 ControlNet 實作，以及自動化的臉部強化。掌握這些專業方法，提升您的 ComfyUI 專業知識，並改變您的創作流程。

重點

掌握 ComfyUI 內繪工作流程的核心原則。

利用標準模型進行局部圖像修改。

探索 ControlNet 整合，以獲得卓越的內繪精準度。

實施智慧型臉部強化技術。

比較各種方法，找出特定專案的最佳解決方案。

ComfyUI 內繪基礎

為何要學習 ComfyUI Inpainting 工作流程？

儘管是選擇性的，但精通 ComfyUI Inpainting 卻能透過量身打造的影像編輯解決方案釋放創意潛能。此技術允許選擇性的修改，而無需重新處理整個構圖，同時優化了時間和計算資源。

秘訣在於 ComfyUI 能將影像轉換為壓縮的潛在空間格式，讓 AI 精準地針對遮蔽區域，同時保留周遭內容。這種簡化的方法能以顯著的效率進行重點藝術調整。

使用 Inpainting 的影像對影像工作流程：使用標準模型

從基本的影像轉換工作流程開始您的內繪之旅。初學者應先熟悉 ComfyUI 的核心功能，再進一步學習專門技術。

基礎從 Latent Noise Mask 節點開始，它會引導 AI 處理到指定的區域。建立這些關鍵連接：

1. 連接遮罩輸出至潛在雜訊遮罩節點
2. 將 VAE 編碼潛影輸出連結至相同節點
3. 將處理後的潛在影像路由至 KSampler

執行清單：

1. 匯入來源影像
2. 存取遮罩編輯器以進行精確的區域選擇
3. 完成並儲存遮罩參數
4. 選擇適當的穩定擴散模型
5. 透過提示詳細說明所需的修改
6. 調整 KSampler 設定 (種子、步驟、CFG 比例)
7. 針對細微或顯著的變化調整去噪層級

進階的 ComfyUI Inpainting 技術

使用內置繪圖模型進行內置繪圖

專門的 Inpaint 模型可透過專用的 VAE Encode 節點提供優異的效能，簡化遮罩程序。以下是最佳化的工作流程：

1. 整合 VAE Encode (for Inpainting) 節點
2. 連接影像像素並據此遮蔽輸出
3. 將處理後的潛影輸出傳送至 KSampler
4. 保持標準後續步驟 (影像匯入、模型選擇、提示)
5. 將去噪強度設為最大值 (1)，以獲得最佳重建效果

ControlNet Inpainting

為了達到專業級的精確度，ControlNet 整合增強了 ComfyUI 的功能。此設定需要額外的節點，但可提供無與倫比的控制。

關鍵執行步驟：

1. 包含載入 ControlNet 和套用 ControlNet 節點
2. 利用 Inpaint 預處理器進行結合影像/遮罩處理
3. 驗證適當的節點連接和連接埠排列
4. 選擇互補的基礎和 ControlNet 模型

臉部自動繪圖

ComfyUI 的自動臉部增強系統利用 YOLO 檢測技術，智慧地改善人像品質。過程包括

1. 將 Face Detailer 節點加入您的工作流程
2. 建立適當的節點連接
3. 設定正/負輸入
4. 連接臉部偵測器以進行自動識別

步驟指南

標準模型工作流程

1. 將原始影像匯入 ComfyUI
2. 存取遮罩編輯器進行目標選擇
3. 精確定義修改區域
4. 儲存遮罩配置
5. 選擇適當的穩定擴散模型
6. 透過文字提示詳細說明修改需求
7. 最佳化 KSampler 參數

內繪模型工作流程

1. 新增專門的 VAE 編碼節點
2. 建立影像/遮罩輸入連接
3. 將處理後的輸出連接至 KSampler
4. 匯入參考影像
5. 選擇專用內繪模型
6. 指定修改要求

ControlNet 工作流程

1. 整合 ControlNet 特定節點
2. 執行內繪預處理器
3. 適當路由影像/遮罩資料
4. 透過 ControlNet 架構進行處理

臉部細部處理工作流程

1. 新增臉部細部處理元件
2. 設定節點關係
3. 啟用自動 YOLO 檢測
4. 執行智慧型臉部強化

標準模型的優缺點

優點

適用於各種不同的內容類型

直接的執行流程

配置適當時可有效進行細微調整

限制

高去噪水準時效能會下降

不如專用機型專業

與專注的解決方案相比，輸出品質較一般

常見問題

什麼是 ComfyUI？

適用於 Stable Diffusion 工作流程的先進節點介面，可透過可視化程式設計進行複雜的影像產生與處理。

什麼是 Inpainting，在 ComfyUI 中如何運作？

一種透過遮蔽目標區域來選擇性重建影像區域的技術，以及可與現有元素完美融合的 AI 繪製內容。

什麼是潛在模型？

將影像轉換為有效率資料表示的壓縮演算法，可在 ComfyUI 工作流程中進行有針對性的修改。

YOLO 對 ComfyUI 有何意義？

提供平台內自動偵測與強化功能的臉部辨識系統。

ComfyUI 支援 ControlNet 嗎？

是的，透過專門的節點，可使用各種參考映射實現基於條件的生成控制。

相關問題

在 ComfyUI 中進行內繪的最佳模型是什麼？

模型的選擇取決於內容類型。EpicRealism 擅長於一般內繪，而 realisticVision 則專長於肖像工作。ComfyUI 的搜尋功能有助於快速整合模型。