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comfyui-inpaint-nodes

改进图像补绘的开源工具与节点

ComfyUI Inpaint Nodes项目提供先进的图像补绘功能,支持Fooocus inpaint、LaMa和MAT等多模型。项目包含多个用于inpaint和outpaint区域预填充的节点工具,如扩展和填充掩码、模糊处理等,以确保平滑的过渡。还包括后处理节点,如去噪和合成掩码,并附有详细的示例工作流和安装指南。

ComfyUI_Cutoff - ComfyUI精确控制提示词影响范围的插件
AI绘图CLIPComfyUICutoffGithub开源项目提示词处理
ComfyUI_Cutoff插件通过四个新节点实现提示词的精确控制。它允许用户定义影响区域、设置目标词和调整权重,从而限制特定属性对提示词子集的影响。这种方法特别适用于处理'蓝色头发,黄色眼睛'等复杂提示词,确保属性准确应用到相应对象。通过提供更细致的提示词调整能力,该插件有助于生成更符合预期的图像。
ComfyUI-BRIA_AI-RMBG - BRIA Background Removal v1.4的非官方实现,支持批量处理和视频背景去除
BRIA Background RemovalComfyUIGithubRMBG开源模型开源项目批量处理
ComfyUI-BRIA_AI-RMBG是BRIA Background Removal v1.4的非官方实现,支持批量处理和视频背景去除。最新版本V1.5新增输出mask功能,并能与ComfyUI无缝集成,简化视频处理工作,显著提升效率。通过简便的安装步骤即可快速上手,适用于多种视频编辑任务。
ComfyUI-ELLA - 融合LLM的语义增强扩散模型插件
AI绘图ComfyUIELLAGithub开源项目扩散模型语义对齐
ComfyUI-ELLA是一个为ComfyUI设计的ELLA实现插件,通过时间步语义连接器(TSC)技术动态调整采样过程中的语义特征。该插件结合了扩散模型和大语言模型的优势,支持ControlNet和Lora触发词,并提供多个工作流示例。ComfyUI-ELLA易于安装和使用,能显著提升图像生成的语义对齐效果,为AI图像创作提供更精准的文本到图像转换能力。
ComfyBox - 无代码生成和管理Stable Diffusion图像界面
ComfyBoxComfyUIGithubStable Diffusion工作流管理开源项目无代码UI构建
ComfyBox 是一个前端工具,用于在Stable Diffusion中创建图像生成界面,无需编写代码。通过集成ComfyUI,提供了强大的扩展性,用户可以轻松导入现有工作流程,并支持多工作流程管理、队列提示和历史浏览功能。适用于桌面和移动设备,但项目仍在建设中,功能尚未完全实现,工作流程格式可能随测试阶段变动。
lama - 高清大范围遮罩修复技术
GithubLaMa卷积神经网络图像修复开源项目深度学习热门面具生成
LaMa 使用傅立叶卷积技术,提供高效的图像修复服务,尤其擅长处理大尺寸遮罩和周期性结构的修复。项目支持多种格式和分辨率,适应各类复杂场景。通过多平台融合,开放源代码和在线体验,LaMa 旨在推动图像处理技术的创新和应用。
daclip-uir - 利用视觉语言模型控制实现通用图像修复
AI技术DA-CLIPGithub图像恢复开源项目视觉语言模型训练数据集
DA-CLIP模型通过视觉语言控制实现通用图像修复。用户可以通过多种方式使用预训练模型,如Gradio应用测试图像,或通过提供的代码示例和数据准备步骤进行训练和评估。该项目提供解决多种真实世界图像退化问题的方法,并提供多种预训练模型供下载。功能和性能的持续更新显著提升了其在图像修复中的适用性。
BrushNet - 双分支扩散结构实现即插即用图像修复模型
BrushNetGithub图像修复开源项目扩散模型深度学习计算机视觉
BrushNet是一种新型图像修复模型,采用双分支扩散结构,可集成到预训练扩散模型中。通过分离遮罩图像特征和噪声潜在表示,并对预训练模型实施像素级控制,提高了图像修复效果。该模型适用于通用场景和特定应用,为图像编辑和生成提供了新的解决方案。
sharing-is-caring - 开源AI生成工作流程与工具分享平台
AI绘图ComfyUIControlNetGithubIPAdapter工作流开源项目
Sharing-Is-Caring是一个开源项目,专注于分享AI生成相关的工作流程和工具。项目提供多种ComfyUI工作流程,涵盖2D 360°生成、图像放大和IPAdapter集成等功能。用户可直接导入工作流程图像到ComfyUI中使用,简化AI创作过程。该项目持续更新,为AI从业者提供最新的技术解决方案。
ReNoise-Inversion - 迭代重噪图像反演方法提升重建精度和编辑效果
AI图像处理GithubReNoise图像反演开源项目扩散模型迭代噪声
ReNoise-Inversion项目开发了一种创新的图像反演方法,利用迭代重噪机制提高重建精度,同时保持低操作成本。该方法适用于多种采样算法和模型,包括最新的加速扩散模型。实验表明,ReNoise技术在精确度和速度方面表现优异,同时保持了图像的可编辑性。这一技术为基于文本的真实图像编辑开辟了新途径。
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