节点功能：基于多种 AI 图像修复模型的整合节点，专门用于图像缺损区域修复。
| 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。