下图所示为BrushNet批量重绘方式，通过上传多张图像(示例一张多用)，进行批量的蒙版识别，随后通过random模型进行图像的重绘。
下图为BrushNet的基础重绘方式，重绘效果很大程度上受到底模的影响，其次就是提示词，所以为了得到满意的效果，大家需要多次进行尝试。
ComfyUI-BrushNet
时间：2025/06/28
BrushNet
节点功能：该节点用来将BrushNet应用于您的工作流当中。
BrushNet-节点参数说明
| 输入参数 | |
| model | 原始的 diffusion 模型。 |
| vae | 用于图像编码/解码的 VAE 模型。 |
| image | 输入图像，用于 inpainting。 |
| mask | 用于 inpainting 的掩码（mask）。 |
| brushnet | BrushNet 模型（含权重和设备信息）。 |
| positive | 正向 prompt 的编码结果。 |
| negative | 反向 prompt 的编码结果。 |
| 输出参数 | |
| model | 已注入 BrushNet patch 的模型。 |
| positive | 原样返回正向条件。 |
| negative | 原样返回负向条件。 |
| latent | 用于后续图像生成的 latent 初始张量（通常为 0 张量）。 |
| 控件参数 | |
| scale | 控制 BrushNet 条件引导的强度。 |
| start_at | 开始生效的 step（用于控制引导起点）。 |
| end_at | 结束生效的 step（用于控制引导终点）。 |
