ComfyUI Inpaint Nodes 使用教程

项目介绍

ComfyUI Inpaint Nodes 是一个为 ComfyUI 框架设计的一系列节点工具，主要聚焦于提高图像修复（inpainting）的质量与效率。这个项目引入了 Fooocus Inpaint 模型，并提供了多种预处理方法来优化修复效果。无论是消除瑕疵、扩展图像边界还是删除不需要的对象，ComfyUI Inpaint Nodes 都能为您提供一套强大而灵活的解决方案。

项目快速启动

安装

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/Acly/comfyui-inpaint-nodes.git
   

2. 安装依赖：

   cd comfyui-inpaint-nodes
   pip install -r requirements.txt
   

3. 配置 ComfyUI： 将项目文件放入 ComfyUI 目录，或者使用 ComfyUI Manager 搜索并安装。

使用示例

以下是一个简单的使用示例，展示如何使用 ComfyUI Inpaint Nodes 进行图像修复：

from comfyui_inpaint_nodes import InpaintNode

# 加载图像和掩码
image = load_image('path_to_image.png')
mask = load_mask('path_to_mask.png')

# 创建 InpaintNode 实例
inpaint_node = InpaintNode()

# 进行图像修复
result = inpaint_node.process(image, mask)

# 保存结果
save_image(result, 'path_to_result.png')

应用案例和最佳实践

图像修复

使用 Fooocus Inpaint 模型，您可以有效地去除图片中的瑕疵或损坏部分。以下是一个应用案例：

1. 加载图像和掩码：

   image = load_image('damaged_image.png')
   mask = load_mask('damage_mask.png')
   

2. 进行图像修复：

   inpaint_node = InpaintNode()
   result = inpaint_node.process(image, mask)
   

3. 保存修复后的图像：

   save_image(result, 'repaired_image.png')
   

对象移除

配合预处理节点如 Blur Masked，可以自然地移除图像中的不需要的对象。以下是一个最佳实践：

1. 加载图像和掩码：

   image = load_image('image_with_object.png')
   mask = load_mask('object_mask.png')
   

2. 进行对象移除：

   inpaint_node = InpaintNode()
   result = inpaint_node.process(image, mask)
   

3. 保存结果：

   save_image(result, 'image_without_object.png')
   

典型生态项目

ComfyUI Manager

ComfyUI Manager 是一个用于管理 ComfyUI 插件和节点的工具，可以方便地搜索、安装和管理 ComfyUI Inpaint Nodes 以及其他插件。

OpenCV

对于某些预处理模式，需要额外安装 OpenCV 库。OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能。

pip install opencv-python

通过结合 ComfyUI Inpaint Nodes 和 OpenCV，您可以实现更高级的图像处理和修复功能。

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以上是 ComfyUI Inpaint Nodes 的使用教程，希望对您有所帮助。如有任何问题，请参考官方文档或项目仓库。