该节点会自动下载模型,如若要手动下载则到插件主页网盘链接中下载lama文件夹,直接放到ComfyUI/models文件夹
从以上修复情况来看,各修复模型展现出不同的适用特性:LaMa和ZITS展现出最广泛的通用性,能够稳定处理各类复杂场景;MAT模型综合表现最优,尤其在细节还原和自然度上表现突出;FCF虽然处理速度最快,但仅适合简单场景的基础修复;Manga模型则展现出独特的结构性优势,能完美保留遮罩区域的原始结构特征。
ldm则内置了sampler采样器。ldm的效果也不错。
输入参数 | |
image | 输入的图像。 |
mask | 输入的遮罩区域,表示要修复的区域。 |
输出参数 | |
image | 输出图像。 |
控件参数 | |
lama_model | 使用的修复模型类型。 每个模型适用于不同风格修复任务: - lama:标准修复,适用大多数图像; - ldm:Latent Diffusion; - zits:时序修复较好; - mat:高质量结构保留; - fcf:面部修复优化; - manga:适用于二次元或线条图像; - spread:基于像素扩散的快速修复方法。 |
device | 推理设备,可选项:cuda、cpu。 |
invert_mask | 是否反转 mask,即将原本的保留区域转为修复区域。 |
mask_grow | 扩张 mask 边界像素数,正值扩大,负值收缩。 |
mask_blur | 对 mask 应用高斯模糊程度。 |
该节点会自动下载模型,如若要手动下载则到插件主页网盘链接中下载lama文件夹,直接放到ComfyUI/models文件夹
从以上修复情况来看,各修复模型展现出不同的适用特性:LaMa和ZITS展现出最广泛的通用性,能够稳定处理各类复杂场景;MAT模型综合表现最优,尤其在细节还原和自然度上表现突出;FCF虽然处理速度最快,但仅适合简单场景的基础修复;Manga模型则展现出独特的结构性优势,能完美保留遮罩区域的原始结构特征。
ldm则内置了sampler采样器。ldm的效果也不错。
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