LanPaint 2.2.0: Qwen-Image 2.1のインペイントとアルファ編集

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LanPaint 2.2.0はQwen-Image 2.1をマスク付きサンプラーで扱えるようにしました。テキストから画像へのモデルまたは編集モデルをインペイントでき、透明度がピクセルとともに形状を変えます。

LanPaint 2.2.0(GitHub | リリース)は、サンプラーでインペイントできるモデルのリストにQwen-Image 2.1を追加しました。テキストから画像へのモデルと画像編集モデルの両方に対応します。Qwen-Image 2.1は透明なPNGを出力できるため、LanPaintはアルファチャンネルもインペイントするようになり、再構築された領域は新しい色だけでなく新しい輪郭を伴って戻ってきます。このリリースは9月28日に公開され、MiniMax H3の修正も含まれています。

LanPaintを初めて聞く方のために説明すると、これは専用のインペイント用チェックポイントを持たないモデルで動作する、サンプリングベースのインペイント/アウトペイントツールで、SDやFluxからWan、Krea 2まで対応します。チェックポイントとマスクを使うアプローチをマスク付きサンプラーに置き換えたもので、領域をペイントして、そこにあるべきものを記述すると、LanPaintはその領域をデノイズしながら周囲の画像を推論します。MiniMax H3の動画・音声パイプラインについては以前の記事で扱っています。

Qwen-Image 2.1 Editを使ったマスク編集

新しい2つの例は、2つの用途に分かれています。1つ目はQwen-Image 2.1の画像編集モデルにLanPaintを適用します。変更したい内容を書き、編集が触れるべき部分をペイントすると、その部分だけが変わり、それ以外は透明度も含めてまったくそのままの状態で戻ります。同梱の例では、2枚目の画像がヘッドホンのイヤーカップのマテリアルを提供し、ヘッドバンドとそのステッチは変更されません。

Qwen-Image 2.1の画像編集: キャンバス、ペイントされたマスク、2枚目の参照画像、そして結果

Example_32: キャンバス、マスク、マテリアルを提供する参照、マスク適用後の結果。2枚目の画像による条件付けがマスクを通して反映されます。

ワークフローとその画像は examples/Example_32 にあります。InPainted_Drag_Me_to_ComfyUI.png をComfyUIにドラッグして読み込むと、モデルが接続された状態で開きます。公式のQwen Image 2.1 Image Editテンプレートと併用できるため、ComfyUI自身のモデルダウンロードとノード構成をそのまま維持できます。

透明度のインペイント

2つ目の例はより珍しいケースです。Qwen-Image 2.1はアルファチャンネル付きの画像を生成し、LanPaintはそのチャンネルを画像の一部として扱います。領域をインペイントすると、再構築された領域は古いシルエットに限定されるのではなく、新しいシルエットを取ることができます。READMEの例ではブーツのソールが置き換えられ、輪郭もそれに合わせて広がります。これはRGB画像に対するマスク範囲内のインペイントではできないことです。

Qwen-Image 2.1の透明度インペイント: オリジナル、マスク、輪郭が変化した結果

Example_31: オリジナル、マスク、結果。再構築された領域は新しい色だけでなく新しい輪郭を伴って戻ります。

仕組みとしては、Qwen-Image 2.1のVAEが4チャンネル入力・4チャンネル出力であるため、アルファは潜在空間を通り、サンプリング前に破棄されるのではなくRGBピクセルの隣で編集されます。実用上の注意点がチェンジログで指摘されています。インペイント用マスクは専用のグレースケールファイルに保存してください。Qwen-Image 2.1では画像のアルファチャンネルはマスクではなく透明度を意味するからです。同じアップデートで LanPaint_ImageDecode はデコード後のチャンネル数をソース画像に合わせるようになり、RGBA入力はRGBAで、RGB入力はRGBのまま返ります。

サンプラーの位置づけ

LanPaintは、インペイントのグラフで通常のKSamplerを置き換えるサンプラーノードとしてインストールされ、多くのComfyUIインペイントワークフローがすでに使っている SetLatentNoiseMask と同じ構成に従います。

ComfyUIのLanPaintサンプラーノード

LanPaintのKSamplerとその高度な機能版。thinkingステップのコントロールが公開されています。

上記の例では、デノイズステップごとに5つのthinkingステップを使用しています。高度なサンプラーはすべてのパラメータを公開します。LanPaint_NumSteps はステップごとの推論の深さ、LanPaint_Lambda はコンテンツ整列の強さ、LanPaint_StepSize、LanPaint_Beta はマスク領域と非マスク領域のバランス、LanPaint_Friction はLangevin更新の安定性、LanPaint_EarlyStop は反復を途中で打ち切るための設定、そしてプロンプトと画像の優先度を切り替えるスイッチです。簡単なタスクは2〜5ステップ程度、難しいものは5〜10ステップです。

入手方法

  • ソースとすべての例: github.com/scraed/LanPaint
  • リリース: LanPaint 2.2.0
  • インストール: ComfyUI-ManagerでLanPaintを検索するか、リポジトリを ComfyUI/custom_nodes/ にクローンして再起動します。ノードはサンプリングカテゴリに表示されます。
  • Qwen-Image 2.1のモデルは、公式ComfyUIのQwen Image 2.1およびQwen Image 2.1 Image Editテンプレートから入手できます。

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