Acly/comfyui-inpaint-nodes

해결하는 문제

이 프로젝트는 ComfyUI용 전용 노드 세트를 제공하여 이미지 인페인팅 및 아웃페인팅의 품질과 제어력을 향상시킵니다. 일반적인 문제인 눈에 띄는 틈새, 색상 이동, 기존 콘텐츠와 SDXL 인페인팅 모델을 융합할 수 없는 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 툴킷은 여러 기능 그룹을 통해 ComfyUI의 기능을 확장합니다:

• 모델 통합: Fooocus 인페인팅 모델을 사용하여 일반적인 SDXL 체크포인트를 유연한 인페인팅 모델로 변환할 수 있습니다. 또한 오브젝트 제거 및 아웃페인팅에 적합한 빠르고 전용 인페인팅 모델인 LaMa와 MAT도 통합합니다.
• 사전 처리: 주요 확산 프로세스 전에 다양한 방법(중성 회색, Telea, Navier-Stokes 알고리즘)으로 마스크 영역을 채우거나 이미지를 마스크에 흐리게 만들어 색상 일관성을 유지할 수 있습니다.
• 마스크 조작: 이진 마스크를 확장, 축소, 안정화하는 도구를 포함하여 부드러운 전이를 보장하고 수치 오류를 방지합니다.
• 후처리: 밝기나 색상 이동을 수정하는 색상 매칭 노드와 노이즈 제거 마스크를 합성 마스크로 변환하는 도구를 제공하여 더 나은 알파 블렌딩을 가능하게 합니다.

대상 사용자

ComfyUI를 사용하고 이미지의 특정 부분을 보다 전문적인 수준에서 채우거나 확장하거나 편집하고자 하는 디지털 아티스트 및 AI 이미지 생성 사용자.

주요 특징

• Fooocus SDXL 지원: SDXL 체크포인트를 인페인팅 모델로 시ーム리스하게 변환.
• 고급 채우기 모드: 고품질 사전 채우기를 위한 Telea 및 Navier-Stokes 알고리즘 포함.
• 모델 기반 사전 채우기: LaMa 및 MAT 통합을 통해 확산 기반 채우기 없이 빠르게 채울 수 있음.
• 효율적인 조건 설정: VAE 인코딩과 인페인팅 조건 설정을 하나의 전용 노드에서 통합하여 계산 부담을 줄입니다.