【亲测免费】 ComfyUI-BrushNet：无缝集成的图像修复节点库

项目基础介绍及编程语言

ComfyUI-BrushNet 是一个专为 ComfyUI 设计的定制节点集合，它实现了原生的 BrushNet 模型。“BrushNet”是一种插件式图像修复模型，拥有分解的双重扩散分支，专为高效图片内填充设计。此项目由 Python 驱动，利用了深度学习技术来提供高级图像处理能力，尤其是针对图像中的破损或缺失部分进行智能修复。

核心功能

• 图像内填充: 利用先进的深度学习算法自动补全图像中被遮挡或删除的部分。
• 双分支扩散: 解耦的结构允许更精细的控制，提升修复效果的自然度和细节准确性。
• 自定义强度控制: 用户可以调整“BrushNet”的影响力，通过“scale”参数，控制修复程度。
• 步骤控制: 开始(start_at)和结束(end_at)步骤参数让模型在特定的生成阶段介入或停止作用，增加灵活性。
• 兼容性增强: 适应并优化与其他ComfyUI节点的协同工作，如支持PowerPaint、RAUNet等功能丰富的工作流程。

最近更新的功能

• 2024年5月16日: 进行内部重构以提高与其他节点的兼容性，并加入了RAUNet实现。
• 2024年5月12日: 引入CutForInpaint节点，提供示例演示其应用方式。
• 2024年5月11日: 实现图像批次处理，甚至能够将BrushNet融入AnimateDiff vid2vid工作流中，尽管二者不完全兼容。
• 持续更新: 包括对SDXL的支持、模型版本迭代、性能优化以及用户体验改进，确保项目保持先进性和实用性。

通过这些特性，ComfyUI-BrushNet 成为了图像编辑和修复领域的一个强大工具，尤其适合那些寻求在ComfyUI环境下实现专业级图像修复和创意效果的开发者和艺术家。结合最新的更新，该项目不仅提供了强大的技术基础，还展现了对用户需求的积极响应与创新。