comfyui-inpaint-nodes

项目简介

comfyui-inpaint-nodes 是一套专为 ComfyUI 打造的节点工具集，旨在通过使用多种模型和方法来增强图像的修复能力。这些节点不仅支持 插值修补，还能够为图像预填充和拓展（outpaint）提供方案。项目中整合了 Fooocus inpaint 模型、LaMa、MAT，以及其他多种工具。

Fooocus Inpaint 模型介绍

该项目新增了两个节点，使用户可以使用 Fooocus inpaint 模型对图像进行修补。这是一个小型且灵活的补丁，用户可以将其应用于 SDXL 检查点，将其转换为修补模型。这样，可无缝填充或扩展图像中的某些区域。用户可以从相关资源下载模型，并将其放置在 ComfyUI/models/inpaint 文件夹中。

需要注意的是，应使用常规版本的检查点来创建修补模型，改进的版本如 Turbo、Lightning、Hyper 等不可用。

修补条件设置

Fooocus 修补模型可以直接与 ComfyUI 的 VAE 编码器结合使用，但此方法不允许在遮罩区域内存在已有内容，降噪强度必须为 1.0。该项目增加了一个新的节点 VAE Encode & Inpaint Conditioning，能够在结合已有内容修补的同时，输出 latent_inpaint 和 latent_samples，分别用于后续处理。

修补前预处理

项目提供了一些用于预处理遮罩区域的节点，这些节点在遮罩足够大的前提下，可以避免留下接缝。

扩展遮罩

此节点可拓展遮罩区域的边界，并模糊处理边缘以实现更光滑的过渡。

填充遮罩

此节点可以填充遮罩区域，并在边界处实现平滑过渡。其提供的填充模式包括：

• neutral：使用灰色填充，适合添加全新内容
• telea：基于相邻边缘的颜色填充（依据 Alexandru Telea 的算法）
• navier-stokes：基于流体动力学原理的颜色填充

模糊遮罩

该节点将图像模糊化带入遮罩区域，效果在遮罩边界处会更弱，适用于保持整体色彩一致。

修补模型（LaMA, MAT）

节点提供了通过 LaMa 或 MAT 小型快速修补模型处理遮罩区域的方法。这些模型可用于场景拓展或物体移除。

支持的修补模型有 LaMa 和 MAT，用户需要将它们置于 ComfyUI/models/inpaint 中。

修补后处理

噪声去除与合成遮罩

该节点通过设置偏移和阈值，以映射遮罩中数值，生成适合合成的遮罩。这在与 ComfyUI 的“差别扩散”节点结合使用时尤为有用。

示例工作流程

项目中的一些示例提供了不同复杂程度的修补工作流程，比如简单的忽略已有内容的流程，高级的细化现有内容流程，以及结合预处理的场景拓展流程等。

安装指南

用户可以通过 ComfyUI Manager 管理安装，也可以直接下载或通过 GIT 克隆项目到 ComfyUI/custom_nodes 目录中，安装完毕后需重启 ComfyUI。为了使用某些填充模式，还需安装 OpenCV。

致谢

感谢 Fooocus Inpaint、LaMa 和 MAT 项目及其实现者对本工具集的支持与贡献。