LanPaint: 모든 모델을 위한 ComfyUI 이미지 복원 워크플로

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일반 소개

LanPaint는 안정적인 확산 모델을 위해 설계된 고품질 이미지 복원 도구입니다. 최고의 기능은 다음과 같습니다.모든 안정적 확산 모델이 추가 교육 없이도 정확한 이미지 복원을 달성할 수 있습니다.. 간단한 설치로 사용자는 익숙한 환경에서 작업할 수 있습니다. ComfyUI 워크플로우에서 기본 샘플러를 교체하고 빠르게 시작하세요.LanPaint는 자연스럽고 매끄럽게 복원된 이미지를 위해 여러 번의 반복으로 복구를 최적화합니다. 손상된 사진을 복구하거나 이미지 요소를 교체하거나 작품의 품질을 개선하는 데 적합합니다. 이 도구를 사용하면 초보자와 전문가 모두 이미지 편집 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다. 현재 GitHub에서 오픈 소스로 제공되고 있으며 AI 이미지 처리 애호가들로부터 많은 관심을 받고 있습니다.

기능 목록

학습 없이 이미지 복원: 사용자 정의 모델을 포함한 모든 안정적 확산 모델에 직접 적응합니다.
간단한 교체 샘플러: 원래 워크플로를 유지하면서 ComfyUI의 기본 KSampler 노드를 교체합니다.
고품질 복원 결과: 여러 번의 반복을 통해 새로운 콘텐츠를 생성하여 복원된 영역이 주변 환경과 자연스럽게 조화를 이루도록 합니다.
유연한 매개변수 조정: 추론 단계, 정렬 강도 등을 조정하여 다양한 복원 요구에 맞게 조정할 수 있도록 지원합니다.
다양한 용도 지원: 콘텐츠 교체, 세부 사항 다듬기, 일관된 역할 생성 등에 사용할 수 있습니다.

도움말 사용

설치 프로세스

LanPaint는 설치가 매우 쉬우며 주로 ComfyUI를 통해 통합됩니다. 자세한 단계는 다음과 같습니다:

ComfyUI-Manager를 통한 설치
- 컴피유를 열고 컴피유 매니저로 이동합니다.
- 검색창에 "LanPaint"를 입력합니다.
- 설치 버튼을 클릭하고 설치가 완료될 때까지 기다립니다.
수동 설치
- ComfyUI에서 "Git URL을 통해 설치"를 클릭합니다.
- LanPaint의 GitHub 주소를 입력합니다:https://github.com/scraed/LanPaint.git.
- 클릭하여 설치를 확인합니다.
- 또는 터미널을 열고 ComfyUI의 custom_nodes 폴더에서 명령을 실행합니다:
```
git clone https://github.com/scraed/LanPaint.git
```
- 설치가 완료되면 ComfyUI를 다시 시작합니다.
설치 확인
- 재시작 후 ComfyUI의 노드 메뉴에서 "샘플링" 카테고리를 찾습니다.
- 랜페인트 관련 노드(예: 랜페인트 케이샘플러)가 표시되면 설치에 성공한 것입니다.

사용 방법

LanPaint의 작동은 ComfyUI의 워크플로우를 기반으로 합니다. 단계는 다음과 같습니다:

기본 조작

예비
- 안정적 확산 모델이 설치되어 있고 ComfyUI의 "로드 체크포인트" 노드에 로드되었는지 확인합니다.
- 복구할 이미지를 준비하고 '이미지 로드' 노드에 업로드합니다.
복구 마스크 만들기
- 이미지 편집 소프트웨어(예: 포토샵)에서 복구할 영역의 마스크를 그립니다.
- 마스킹에는 투명도나 가장자리가 흐릿하지 않은 이진 맵(흑백, 0 또는 1)이 필요합니다.
- 마스크를 PNG로 저장하고 ComfyUI의 "이미지 로드(마스크)" 노드에 업로드합니다.
랜페인트 노드 설정
- ComfyUI 워크플로에서 "LanPaint KSampler" 노드를 추가합니다.
- 모델, 이미지 및 마스크 노드에 연결하여 기본 KSampler를 대체합니다.
- 기본 매개변수가 작동하지만 필요에 따라 조정할 수 있습니다:
  - 랜페인트_스텝사이즈반복 단계 크기(기본값 0.3, 범위 0-1)를 제어합니다.
  - 랜페인트_람다: 마스킹된 영역의 정렬 강도를 조정합니다(기본값 1).
  - LanPaint_cfg_Big세부 사항 수정, 모델에 따라 기본값이 개선되었습니다.
세대 실행
- ComfyUI에서 "대기열 프롬프트" 버튼을 클릭하여 생성을 시작합니다.
- 생성 시간은 하드웨어와 매개변수에 따라 다르며 일반적으로 기본 수정값보다 약간 더 깁니다.

주요 기능 작동

콘텐츠 교체
- 예: 흰색 셔츠를 파란색 셔츠로 교체합니다.
- 마스크에서 셔츠 영역을 표시하고 이미지와 마스크를 업로드합니다.
- 프롬프트에 "파란 셔츠"를 입력하여 LanPaint를 실행합니다.
- 그 결과 파란색 셔츠가 만들어지고 주변 환경과 자연스럽게 조화를 이룹니다.
손상 복구
- 예: 오래된 사진의 스크래치 복구하기.
- 긁힌 부분을 마스크로 덮고 ComfyUI에 업로드합니다.
- 랜페인트는 특별한 단어를 입력하지 않아도 자동으로 새 콘텐츠를 생성하여 손상을 채웁니다.
일관된 역할 생성
- 예: 동일한 캐릭터의 여러 시점을 생성합니다.
- 캐릭터 이미지를 업로드하고 여러 복사본을 복사한 후 각도를 조정하여 마스크를 만듭니다.
- 프롬프트에 "다중 보기"라는 단어를 추가하고 실행하여 생성합니다.

주의

마스킹 요구 사항: 회색이나 그라데이션을 피하고 순수한 흑백 이진 이미지여야 합니다.
하드웨어 요구 사항여러 이미지를 생성하면 GPU 메모리를 더 많이 차지할 수 있으므로 비디오 메모리에 따라 배치 크기를 조정하는 것이 좋습니다.
매개변수화복잡한 수리 작업은 단계 크기를 늘려서(예: 0.5) 결과를 개선할 수 있습니다.

이 단계를 통해 사용자는 LanPaint를 쉽게 시작하고 간단한 교체부터 복잡한 수리까지 다양한 작업을 완료할 수 있습니다.

애플리케이션 시나리오

오래된 사진 복원
랜페인트를 사용하여 오래된 사진의 긁힘, 얼룩 또는 누락된 부분을 복구하고 소중한 추억을 되살릴 수 있습니다.
창의적인 이미지 편집
디자이너는 의자를 테이블로 바꾸거나 드레스의 색상을 변경하는 등 이미지 속 오브젝트를 교체하여 창의적인 아이디어를 빠르게 구현할 수 있습니다.
예술적 창작의 완벽함
아티스트는 LanPaint를 사용하여 배경을 조정하거나 새로운 요소를 추가하는 등 그림의 세부 사항을 수정하여 작품의 완성도를 높일 수 있습니다.
광고 이미지 처리
광고팀은 이를 사용하여 배경이나 소품을 변경하는 등 제품 디스플레이 이미지를 조정하여 다양한 마케팅 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
비디오 프레임 복구
동영상 편집자는 LanPaint를 사용하여 키 프레임을 복구하고, 방해 요소를 제거하거나, 사진 디테일을 최적화할 수 있습니다.

QA

LanPaint와 기본 수정 사항의 차이점은 무엇인가요?
기본 복구는 일반적으로 원본 픽셀의 일부를 유지하지만 LanPaint는 새 콘텐츠를 완전히 생성하여 복잡한 작업에서 더 자연스러운 결과를 제공합니다.
모델 트레이닝이 필요하신가요?
LanPaint는 모든 안정적 확산 모델에 바로 적용할 수 있습니다.
생성 시간이 기본값보다 느린 이유는 무엇인가요?
랜페인트는 여러 번의 반복을 통해 효과를 최적화하므로 한 세대보다 시간이 약간 더 걸리지만 품질은 더 높습니다.
다른 플랫폼에서도 사용할 수 있나요?
현재 ComfyUI가 기본 지원이며 다른 플랫폼은 추가 조정이 필요합니다.