EasyKSampler (Инпейтинг)(samplerSimpleInpainting)

Описание

Нода EasyKSampler (Инпейтинг) представляет собой специализированный сэмплер из пакета ComfyUI-Easy-Use для рабочих процессов инпейтинга по маскам и областям. Она принимает EasyUse PIPE_LINE, при необходимости переопределяет модель и маску, а также формирует обновлённый пайплайн, итоговое изображение и VAE, использованный в процессе выборки.

Входы

pipe

EasyUse PIPE_LINE, содержащий модель, условие, latent, VAE и другое состояние рабочего процесса. Нода считывает входные данные для выборки из этого пайплайна и возвращает обновлённый пайплайн, который можно передавать в последующие ноды EasyUse.

grow_mask_by

Целое число, определяющее, на сколько пикселей расширяется маска инпейтинга перед выборкой. Значения могут варьироваться от 0 до 64, значение по умолчанию: 6. Расширение маски помогает гарантировать, что область выборки плавно впишется в окружающий контекст изображения.

image_output

Управляет тем, что происходит с выходным изображением после выборки.

• Hide: не показывает и не сохраняет выходное изображение.
• Preview: показывает изображение в предпросмотре интерфейса.
• Save: сохраняет изображение с префиксом save_prefix.
• Hide&Save: сохраняет изображение без предпросмотра.
• Sender: отправляет изображение по ссылке рабочего процесса, указанной в link_id.
• Sender&Save: отправляет изображение по ссылке рабочего процесса и сохраняет его.

По умолчанию: Preview

link_id

Целочисленный идентификатор ссылки, используемый, когда image_output имеет значение Sender или Sender&Save. Он определяет, куда будет отправлено сгенерированное изображение. Не влияет на остальные режимы вывода изображения.

save_prefix

Префикс имени файла, используемый при сохранении выходного изображения. Актуален только тогда, когда image_output включает Save.

По умолчанию: ComfyUI

additional

Дополнительная стратегия инпейтинга. Изменяет способ применения маски и условия во время выборки.

• None: стандартный инпейтинг с использованием предоставленной маски.
• InpaintModelCond: использует собственный путь условия инпейтинга модели.
• Differential Diffusion: использует дифференциальную диффузию, интерпретируя значения маски как попиксельную силу шумоподавления.
• Fooocus Inpaint: применяет стратегию инпейтинга Fooocus.
• Fooocus Inpaint + DD: объединяет инпейтинг Fooocus с дифференциальной диффузией.
• Brushnet Random: использует Brushnet со случайно сгенерированным направлением маски.
• Brushnet Random + DD: объединяет Brushnet Random с дифференциальной диффузией.
• Brushnet Segmentation: использует Brushnet с направлением на основе сегментации.
• Brushnet Segmentation + DD: объединяет Brushnet Segmentation с дифференциальной диффузией.

По умолчанию: None

model

Необязательное переопределение модели. Если задано, эта модель используется для выборки вместо модели из pipe.

mask

Необязательное переопределение маски. Если задано, эта маска используется для области инпейтинга вместо маски из pipe.

Выходы

PIPE_LINE

Обновлённый пайплайн EasyUse, содержащий состояние выборки после инпейтинга. Его можно передать другой ноде EasyUse, чтобы продолжить рабочий процесс.

IMAGE

Итоговое выходное изображение, полученное в результате выборки инпейтинга.

VAE

VAE, связанный с процессом инпейтинга. Полезен для последующих операций кодирования/декодирования.

Примечания по использованию

Эта нода предназначена для рабочих процессов инпейтинга, которые уже используют пайплайн EasyUse. При типичном использовании подключается пайплайн из цепочки загрузчика/сэмплера EasyUse, при необходимости передаётся маска, а возвращённый пайплайн используется для дальнейшей обработки.

Когда model или mask не подключены, нода использует модель или маску, сохранённые в pipe. Настройка grow_mask_by помогает избежать резких краёв маски за счёт расширения области инпейтинга перед выборкой.

Для параметров Brushnet и Differential Diffusion убедитесь, что модель и состояние пайплайна совместимы с выбранной дополнительной стратегией. Варианты + DD сочетают базовую стратегию с обработкой силы шумоподавления в стиле дифференциальной диффузии.