【AIGC】ComfyUI——局部重绘

一、软边缘处理

官网链接：https://www.liblib.art/sd
   checkpoint模型一样寻常利用maj麦橘写实

针对软便于处理的话，预处理器一样寻常利用最多的就是hed。

  二、ComfyUI局部重绘Inpaint工作流

下面简朴介绍两种局部重绘工作流的两种方式。
局部重绘工作流（VAE编码器的方式）

我们先进行一个简朴的局部重绘工作流，如下：
   

采样器利用dpmpp_sde，调度器利用karras，降噪这里最高不要使1，利用范围发起在0.6~0.9之间（当然也不是绝对的，最得当的依然是须要我们慢慢进行调试）。
  局部重绘工作流（插入噪波的方式）

• 第一种方式：即插入噪波Latent的方式就是按照浅空间生成噪波，终极利用噪点生成图像，该方式与原图片的融合度更高，得当大范围须要重绘的图片。
  
• 第二种方式：即VAE内补编码器的的方式，可以理解为直接生成我们想要的内容然后直接贴上去，该方式虽然融合度方面不如第一种方式，但是生成内容方面是要比第一种方式更好的，得当小范围须要重绘的图片。
  

具体结果如下图所示：

三、外延

外延结果基于VAE内补编码器进行实现。
提示词利用WD1.4处理器进行生成。
四、蒙版类节点

语义分割（Clip）

自动为选定内容生成遮罩，利益就是选中的区域边缘有点“黑化过渡结果”。
   结果如下：

  G-DinoSAM语义分割

   结果如下：

G-DinoSAM语义分割通过输入提示词来提取想要的内容。
  BBOX检测（结果较好）

BBOX对人像的调整结果是比力好的，关于BBOX的更深度的一个节点就是面部细化节点（这里省略）。
   结果如下：

  SEGM检测（结果较好）

SegmentAnything Ultra V2可以算是目前检测结果最好的API了。
   结果如下：

  SEGM检测和人像遮罩 UItra V2算是一模一样的，前者可以提取图像中的任意内容（通过输入提示词）。
人像遮罩 UItra V2

与SegmentAnything Ultra V2类似的API另有一个就是人像遮罩 UItra V2。
   结果如下：

  SAM检测

   结果如下：

这里结果虽然和人像遮罩有点像，但是细看可以发现，SAM检测这里的结果图是有棱角的，而人像遮罩的结果图就比力和缓。
  六种结果对比总结

在上述六种生成结果中，当前处理人像最好的是人像遮罩和BBOX这两种。可以用于换装范例的工作流。
   以上六种对比结果图如下：

  五、遮罩反转

我们以人像遮罩为例来演示遮罩反转：
   加入遮罩反转前：

后续操作会生存除了脸部之外别的的部分。可以这么理解就是玄色部分为生存部分，白色部分为后续须要修改的部分。
    加入遮罩反转之后结果如下：

遮罩反转可以用于实现照相工作流中。AIGCco

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