# ComfyUI-Flux-Inpainting 插件保姆级教程 ## 1. 插件简介 **插件地址**：https://github.com/rubi-du/ComfyUI-Flux-Inpainting 这个插件把flux fill模型包装成ComfyUI节点，相比flux fill dev模型，这些节点可以在更低的显卡内存条件下使用flux fill模型进行图像修复和扩展工作。 简单来说，这个插件就像一个"图像修复师"，能够： - **图像修复（Inpainting）**：就像用橡皮擦把图片上不要的东西擦掉，然后智能地填补上合理的内容 - **图像扩展（Outpainting）**：就像给照片加边框，但不是空白边框，而是智能地延伸图片内容 - **节省显卡内存**：比原版模型更省显卡内存，就像压缩文件一样，占用更少空间但效果差不多 ## 2. 如何安装 ### 方法一：用ComfyUI管理器安装（推荐新手） 1. 打开ComfyUI管理器 2. 搜索"ComfyUI-Flux-Inpainting" 3. 点击安装 4. 重启ComfyUI ### 方法二：手动下载安装 1. 进入ComfyUI安装目录下的`custom_nodes`文件夹 2. 下载插件压缩包并解压到这个文件夹 3. 重启ComfyUI ### 方法三：Git命令安装（适合有技术基础的用户） ```bash cd ComfyUI/custom_nodes/ git clone https://github.com/rubi-du/ComfyUI-Flux-Inpainting.git cd ComfyUI-Flux-Inpainting pip install -r requirements.txt ``` ## 3. 节点逐一解析 ### 3.1 FluxInpainting 节点 - 主力修图师 这是插件的主要节点，就像一个全能的修图师，可以处理各种图像修复任务。 #### 3.1.1 参数详解 | 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 | |:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| | 输入图像 | image | 图像文件 | - | 要修复的原始图片 | 输入的待处理图像数据 | 连接你要修复的图片，比如有水印的照片 | | 遮罩 | mask | 遮罩图像 | - | 告诉它哪里需要修复 | 用于指定需要修复区域的二值化遮罩 | 用白色涂出要去除的水印区域 | | 提示词 | prompt | 文本 | 描述性文本 | 告诉它修复成什么样子 | 用于指导生成内容的文本描述 | 输入"beautiful landscape"让它填补风景 | | 生成步数 | steps | 数字 | 20-50 | 修复的精细程度 | 推理迭代次数，影响生成质量 | 20步够用，50步更精细但更慢 | | 引导强度 | guidance_scale | 数字 | 3.5-7.5 | 听话程度 | 控制模型对提示词的遵循程度 | 7.5很听话，3.5更自由发挥 | | 随机种子 | seed | 数字 | 随机或固定 | 控制随机性 | 控制生成结果的随机性 | 固定种子得到相同结果 | ### 3.2 FluxSimpleInpainting 节点 - 简化版修图师 这是简化版的修图节点，就像傻瓜相机，操作更简单但功能齐全。 #### 3.2.1 参数详解 | 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 | |:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| | 输入图像 | image | 图像文件 | - | 要修复的原始图片 | 输入的待处理图像数据 | 拖入你要修复的照片 | | 遮罩 | mask | 遮罩图像 | - | 标记修复区域 | 指定需要修复的区域遮罩 | 黑白图，白色部分会被修复 | | 提示词 | prompt | 文本 | 简单描述 | 修复指导语 | 生成内容的文本指导 | "grass field"修复成草地 | | 宽度 | width | 数字 | 512-1024 | 输出图片宽度 | 生成图像的像素宽度 | 1024像素适合大多数用途 | | 高度 | height | 数字 | 512-1024 | 输出图片高度 | 生成图像的像素高度 | 1024像素清晰度够用 | | 生成步数 | num_inference_steps | 数字 | 20-30 | 处理精度 | 推理步数，影响质量和速度 | 20步平衡质量和速度 | ### 3.3 FluxTransformerInpainting 节点 - 专业变换师 这个节点专门处理复杂的图像变换任务，就像专业的图像编辑师。 #### 3.3.1 参数详解 | 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 | |:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| | 变换器 | transformer | 模型 | 指定模型 | 大脑核心 | Transformer模型组件 | 选择加载的变换器模型 | | 输入图像 | image | 图像文件 | - | 原始图片 | 待处理的图像输入 | 需要专业处理的图片 | | 遮罩 | mask | 遮罩图像 | - | 工作区域 | 指定处理区域的遮罩 | 精确标记需要变换的区域 | | 提示词 | prompt | 文本 | 详细描述 | 变换指令 | 详细的生成指导文本 | "change to winter scene"变成冬景 | | 负面提示词 | negative_prompt | 文本 | 排除内容 | 不想要的内容 | 指定要避免的生成内容 | "blurry, bad quality"避免模糊 | | 引导强度 | guidance_scale | 数字 | 5.0-10.0 | 听话程度 | 提示词遵循强度 | 7.5适中，10.0严格遵循 | | 步数 | num_inference_steps | 数字 | 30-50 | 处理精度 | 推理迭代次数 | 30步基础，50步更精细 | ### 3.4 FluxVAELoader 节点 - 图像编码器 这个节点像一个翻译器，把图像转换成电脑能理解的语言。 #### 3.4.1 参数详解 | 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 | |:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| | VAE名称 | vae_name | 文件名 | 模型文件 | 翻译器选择 | 指定VAE模型文件 | 选择下载的VAE模型文件 | | 模型路径 | model_path | 路径 | models/vae/ | 翻译器位置 | VAE模型文件路径 | 默认放在models/vae文件夹 | ### 3.5 FluxGuffInpainting 节点 - 轻量级修图师 这是最新添加的节点，专门支持GGUF格式的轻量化模型，就像便携版修图工具。 #### 3.5.1 参数详解 | 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 | |:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| | GGUF模型 | gguf_model | 模型文件 | .gguf文件 | 轻量化大脑 | GGUF格式的量化模型 | 选择下载的gguf模型文件 | | 输入图像 | image | 图像文件 | - | 要修复的图片 | 输入的原始图像 | 拖入需要修复的照片 | | 遮罩 | mask | 遮罩图像 | - | 修复区域标记 | 指定修复区域的遮罩 | 白色区域会被修复替换 | | 提示词 | prompt | 文本 | 描述文本 | 修复指导 | 生成内容的文本描述 | "beautiful garden"修复成花园 | | 生成步数 | steps | 数字 | 15-25 | 处理精度 | 推理步数 | 20步平衡效果和速度 | | 引导强度 | cfg_scale | 数字 | 5.0-8.0 | 听话程度 | 分类器自由引导强度 | 7.0适中，听话但不死板 | | 随机种子 | seed | 数字 | 随机/固定 | 随机性控制 | 控制生成的随机性 | 固定数字得到相同结果 | ## 4. 使用技巧和建议 ### 4.1 选择合适的节点 - **新手推荐**：FluxSimpleInpainting - 操作简单，参数少 - **日常使用**：FluxInpainting - 功能全面，效果好 - **专业用户**：FluxTransformerInpainting - 更多控制选项 - **低配置电脑**：FluxGuffInpainting - 省内存，速度快 ### 4.2 遮罩制作技巧 - 用白色标记要修复的区域 - 边缘要平滑，避免锯齿 - 遮罩大小要合适，太小修复不自然，太大处理时间长 ### 4.3 提示词编写建议 - 越具体越好：不要写"好看"，要写"蓝天白云草地" - 用英文：效果通常比中文好 - 避免矛盾：不要同时要求"白天"和"夜晚" ### 4.4 参数调优建议 - **生成步数**：20-30步够用，超过50步提升有限 - **引导强度**：7.5是万能值，太低不听话，太高太死板 - **种子值**：测试时固定种子，满意后再随机 ## 5. 常见问题解答 ### Q1: 为什么修复效果不自然？ **A**: 检查遮罩边缘是否平滑，提示词是否与原图风格匹配。 ### Q2: 显卡内存不够怎么办？ **A**: 优先使用FluxGuffInpainting节点，或者降低图像分辨率。 ### Q3: 修复速度太慢怎么办？ **A**: 减少生成步数到20步，或者使用更小的图像尺寸。 ### Q4: 为什么修复结果每次都不一样？ **A**: 因为种子值是随机的，如果想要相同结果，请固定种子值。 ### Q5: 需要下载哪些模型？ **A**: 根据使用的节点不同： - FluxInpainting/FluxSimpleInpainting: 需要FLUX.1-Fill-dev和FLUX.1-Fill-dev-nf4 - FluxTransformerInpainting: 只需要FLUX.1-Fill-dev-nf4的transformer部分 - FluxGuffInpainting: 只需要GGUF格式的模型文件 - FluxVAELoader: 需要VAE模型文件 ## 6. 实用工作流程建议 ### 6.1 基础修复流程 1. 加载原图 → 2. 制作遮罩 → 3. 连接FluxSimpleInpainting → 4. 写提示词 → 5. 生成 ### 6.2 高质量修复流程 1. 加载原图 → 2. 精细遮罩 → 3. FluxTransformerInpainting → 4. 详细提示词 → 5. 调整参数 → 6. 生成 ### 6.3 批量处理流程 1. 准备多张图 → 2. 使用相同参数 → 3. 固定种子 → 4. 批量生成 这个插件真的是图像修复的神器，无论是去水印、修复老照片，还是创意编辑，都能轻松搞定。记住，熟能生巧，多试几次就能掌握各种技巧了！
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