Easy Apply Inpaint(applyInpaint)

Descripción

El nodo Easy Apply Inpaint (applyInpaint) aplica un relleno inteligente basado en máscara a una imagen mientras transporta un PIPE_LINE de EasyUse a través del gráfico. Pertenece a la categoría EasyUse/Inpaint y devuelve un PIPE_LINE actualizado, por lo que está diseñado para insertarse en un flujo de pipeline de EasyUse en lugar de utilizarse como un nodo de salida independiente.

El nodo toma la imagen de entrada, una máscara y un objeto de pipeline, y luego realiza una pasada de relleno inteligente utilizando el backend y la estrategia de acondicionamiento seleccionados. Expone controles para la expansión de la máscara, la precisión de cálculo, la programación y el manejo opcional de máscara de ruido.

Entradas

pipe

• Tipo: PIPE_LINE (Requerido)
• El objeto de pipeline de EasyUse que transporta el modelo, VAE, acondicionamiento, latente y otro estado del flujo de trabajo. La operación de relleno inteligente se aplica en el contexto de este pipeline, y el pipeline actualizado se devuelve como salida.

image

• Tipo: IMAGE (Requerido)
• La imagen a la que se aplicará el relleno inteligente. En la mayoría de los flujos de trabajo, es la imagen original que contiene el objeto o la región a modificar.

mask

• Tipo: MASK (Requerido)
• Una máscara de un solo canal que indica la región a rellenar. Las áreas distintas de cero se tratan como la región a regenerar.

inpaint_mode

• Tipo: COMBO (Requerido)
• Opciones: normal, fooocus_inpaint, brushnet_random, brushnet_segmentation, powerpaint

Selecciona el backend o la estrategia de relleno inteligente:

• normal: comportamiento estándar de relleno inteligente.
• fooocus_inpaint: relleno inteligente al estilo Fooocus.
• brushnet_random: relleno inteligente BrushNet con un patrón de generación aleatorio.
• brushnet_segmentation: relleno inteligente BrushNet guiado por información de segmentación.
• powerpaint: relleno inteligente basado en PowerPaint, lo que hace que el selector function sea útil para diferentes tipos de tareas.

encode

• Tipo: COMBO (Requerido, predeterminado "none")
• Opciones: none, vae_encode_inpaint, inpaint_model_conditioning, different_diffusion

Controla cómo se codifican o acondicionan la imagen de entrada y la máscara para la pasada de relleno inteligente:

• none: no se aplica ninguna codificación adicional específica para el relleno inteligente.
• vae_encode_inpaint: utiliza una ruta de codificación VAE especializada para el relleno inteligente.
• inpaint_model_conditioning: utiliza el acondicionamiento destinado a los modelos de relleno inteligente.
• different_diffusion: utiliza una estrategia de acondicionamiento/inferencia al estilo different-diffusion.

grow_mask_by

• Tipo: INT (Requerido, predeterminado 6, rango 0–64, paso 1)
• Número de píxeles para expandir la máscara antes del relleno inteligente. Expandir la máscara ayuda a evitar bordes duros y le da al modelo espacio para integrar el contenido generado en el área circundante.

dtype

• Tipo: COMBO (Requerido)
• Opciones: float16, bfloat16, float32, float64
• Precisión utilizada para el cálculo del relleno inteligente. float16 suele ser el más rápido y utiliza menos memoria; bfloat16 puede ser preferible en hardware compatible; float32 y float64 aumentan la precisión numérica a costa del rendimiento.

fitting

• Tipo: FLOAT (Requerido, predeterminado 1, rango 0.3–1)
• Controla la fuerza con la que el contenido rellenado se ajusta al comportamiento seleccionado. 1 es el valor de ajuste completo predeterminado; los valores más bajos se pueden usar para reducir la intensidad del acondicionamiento o permitir un resultado más flexible.

function

• Tipo: COMBO (Requerido)
• Opciones: text guided, shape guided, object removal, context aware, image outpainting

Selecciona el comportamiento semántico de la operación de relleno inteligente, particularmente para modos que admiten distintos tipos de tareas:

• text guided: generación impulsada por una indicación de texto.
• shape guided: generación guiada por información de forma.
• object removal: eliminación de un objeto y relleno natural de la región.
• context aware: relleno consciente del contexto del área enmascarada.
• image outpainting: extensión de la imagen más allá de sus bordes existentes.

scale

• Tipo: FLOAT (Requerido, predeterminado 1, rango 0–10)
• Multiplicador de escala adicional aplicado a la operación de relleno inteligente. 1 es el valor neutro predeterminado; los valores más altos amplifican la escala utilizada por el modelo de relleno inteligente.

start_at / end_at

• Tipo: INT (Requerido; start_at predeterminado 0, end_at predeterminado 10000, rango 0–10000)
• Definen el inicio y el final del rango de muestreo/denoising afectado por la operación de relleno inteligente. El valor predeterminado 0–10000 cubre la programación completa. Restringir este rango puede ser útil para retoques ligeros en lugar de una regeneración completa.

noise_mask

• Tipo: BOOLEAN (Opcional, predeterminado true)
• Cuando está habilitado, el nodo utiliza una máscara de ruido durante el muestreo para que la región de relleno inteligente enmascarada se difunda desde el ruido mientras se preserva el área no enmascarada. Desactívelo cuando la ruta de codificación/acondicionamiento seleccionada ya maneje la máscara o cuando necesite reducir el uso de memoria.

Salidas

PIPE_LINE

• El pipeline de EasyUse actualizado que contiene el resultado del relleno inteligente y el estado asociado. Utilice nodos posteriores para decodificar, previsualizar o guardar el resultado.

Notas de uso

• Todas las entradas excepto noise_mask son requeridas, por lo que el nodo puede realizar una pasada de relleno inteligente directamente.
• El nodo devuelve solo un PIPE_LINE; no genera una imagen o máscara independiente.
• Para la selección de tareas al estilo PowerPaint, establezca inpaint_mode en powerpaint y elija la function deseada.
• Aumentar grow_mask_by es una forma práctica de reducir las costuras visibles cuando la máscara de entrada está ajustada alrededor del objeto.
• Al usar modos de encode como inpaint_model_conditioning o different_diffusion, pruebe noise_mask tanto activado como desactivado porque la interacción depende del modelo de relleno inteligente y del muestreador.
• start_at y end_at usan una escala de 0–10000. Una ventana estrecha puede ser útil para ediciones sutiles: establezca start_at lo suficientemente alto para omitir los pasos iniciales de formación de estructura, o establezca end_at más bajo para evitar sobrescribir por completo los detalles finos.