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Flux Fill 工作流程详细教程

Flux Fill 是一个专门用于图像修复(inpainting)和图像扩展(outpainting)的强大模型。本教程将指导你完成从安装到使用的完整流程。

Fulx Fill Workflow

本教程是基于ComfyUI 官方工作流的详细指导版本官方原始教程地址: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/

Flux Fill 模型简介

Flux Fill 模型主要用于:

  • 图像修复:填充图像中缺失或被移除的区域
  • 图像扩展:无缝地扩展现有图像的边界
  • 通过蒙版和提示词来精确控制生成内容

Flux Fill 模型仓库地址: Flux Fill

准备工作

1. 更新 ComfyUI

首先确保你的 ComfyUI 已更新到最新版本,如果你不知道如何更新和升级 ComfyUI 请参考如何更新和升级 ComfyUI

2. 下载必要模型

你需要下载以下模型文件:

模型名称文件名安装位置下载链接
CLIP 模型clip_l.safetensorsComfyUI/models/clip下载
t5xxl_fp16.safetensorsComfyUI/models/clip下载
Flux Fill 模型flux1-fill-dev.safetensorsComfyUI/models/unetFlux Fill Release

3. 下载工作流文件

工作流使用指南

工作流节点说明

工作流主要包含以下关键节点:

  1. 模型加载节点
  • UNETLoader: 加载 Flux Fill 模型
  • DualCLIPLoader: 加载 CLIP 文本编码模型
  • VAELoader: 加载 VAE 模型
  1. 提示词编码节点
  • CLIPTextEncode (Positive): 正向提示词编码
  • CLIPTextEncode (Negative): 负向提示词编码
  • FluxGuidance: Flux 特有的提示词引导强度控制
  1. 图像处理节点
  • LoadImage: 加载需要修复的图片和蒙版
  • InpaintModelConditioning: 处理图像修复的条件设置
  • KSampler: 采样器设置
  • VAEDecode: 将潜空间图像转换为可见图像
  • SaveImage: 保存生成的图像

使用步骤

  1. 加载模型

    • UNETLoader 中选择 flux1-fill-dev.safetensors
    • DualCLIPLoader 中加载 clip_l.safetensorst5xxl_fp16.safetensors
    • VAELoader 中加载 ae.safetensors
  2. 准备图片和蒙版

    • LoadImage 节点中加载你需要修复的图片
    • 图片需要包含白色区域作为修复区域的蒙版
  3. 设置提示词

    • 在正向提示词框中输入你希望生成内容的描述
    • 在负向提示词框中输入你不希望出现的内容描述
    • 通过 FluxGuidance 节点调整提示词引导强度(默认值 30)
  4. 调整采样参数KSampler 节点中设置:

    • Steps: 建议 20-30 步
    • CFG: 建议 7-8
    • Sampler: 建议使用 euler
    • Scheduler: 建议使用 normal
    • Denoise: 建议设置为 1

参数调优建议

以下是一些实用的参数调优建议:

  • 提示词引导强度(FluxGuidance):

    • 数值越大,生成内容越接近提示词描述
    • 数值越小,生成内容越自然
    • 建议范围:20-40
  • 采样步数(Steps):

    • 步数越多,细节越丰富,但耗时更长
    • 建议范围:20-30 步
  • 降噪强度(Denoise):

    • 1.0 表示完全重新生成
    • 较低的值会保留更多原始图像的特征

常见问题解决

  1. 生成效果不理想

    • 尝试调整 FluxGuidance 的数值
    • 增加采样步数
    • 优化提示词描述
  2. 边缘不自然

    • 确保蒙版边缘有适当的模糊过渡
    • 调整 Denoise 值到 0.8-0.9
  3. 显存不足

    • 减少采样步数
    • 降低图片分辨率
    • 使用更小的批次大小

进阶技巧

  1. 蒙版制作技巧

    • 使用柔和的笔刷边缘
    • 适当扩大蒙版范围
    • 考虑周围环境的连续性
  2. 提示词优化

    • 详细描述目标区域的视觉特征
    • 包含材质、光照等细节信息
    • 使用负向提示词避免不需要的元素
  3. 参数组合推荐

    • 写实场景:较高的 Steps (25-30),较低的 FluxGuidance (20-25)
    • 艺术创作:较低的 Steps (15-20),较高的 FluxGuidance (35-40)

示例展示

你可以尝试以下示例来熟悉 Flux Fill 的使用:

  1. 简单修复
  • 正向提示词:a natural landscape with trees and mountains
  • FluxGuidance:30
  • Steps:20
  1. 创意填充
  • 正向提示词:magical forest with glowing mushrooms and fairy lights
  • FluxGuidance:35
  • Steps:25

记得保存你满意的参数组合,以便后续使用。