comfyui中flux使用inpaint
时间: 2025-06-11 08:48:31 浏览: 14
### ComfyUI 中使用 FLUX 进行图像修复 (Inpaint)
在 ComfyUI 平台中,通过集成阿里妈妈的 FLUX-Controlnet-Inpainting 局部修复模型可以实现高效的图像修复功能[^1]。为了更好地理解和应用这一特性,下面提供详细的说明以及具体的代码示例。
#### 准备工作
确保已经安装并配置好了 ComfyUI 环境,并按照官方指导下载所需的 FLUX 控制网络模型文件至指定路径:
```bash
mv flux_controlnet_inpainting.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/controlnet/
```
此操作会将模型放置于正确的目录下以便后续调用[^2]。
#### 加载模型与设置参数
创建 `extra_model_paths.yaml` 文件来定义额外的模型加载路径,从而简化对不同模型版本的选择过程。对于本案例而言,在该 YAML 配置文件内添加如下条目即可指向刚才上传的 INPAINTING 模型位置:
```yaml
controlnet_models_path: "/root/workspace/ComfyUI/models/controlnet/"
```
接着,在 Python 脚本或交互环境中初始化 ControlNetProcessor 对象时传入上述自定义路径作为参数之一:
```python
from comfyui import ControlNetProcessor, load_image
processor = ControlNetProcessor(
model_name="flux_controlnet_inpainting",
config_file="/path/to/config.json",
extra_model_paths={"controlnet": "controlnet_models_path"}
)
```
此处假设 `/path/to/config.json` 是对应控制网的具体配置文件地址。
#### 执行图像修复任务
准备待处理图片及其对应的掩码图(mask image)。这里假定原始损坏区域已被标记出来形成二值化蒙版形式保存为 PNG 格式的文件。之后利用 LoadImage 类读取这两张输入数据源:
```python
original_img = load_image("/path/to/damaged_image.png")
mask_img = load_image("/path/to/mask.png")
result = processor.process(original_img, mask_img)
```
最后一步就是展示或保存经过修补后的成果了!
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(result)
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()
```
以上即是在 ComfyUI 上运用 FLUX 实现图像修复的一个基本流程介绍及相应脚本片段[^3]。
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