在使用ComfyUI进行内补生成（inpainting）时，你可以通过以下几个步骤来实现高质量的图像内补生成，使用“Inpaint”节点来设置你想要内补的区域。这个节点通常需要输入原始图像和遮罩图像。遮罩图像应该是与原始图像大小相同，并且只在其需要内补的区域显示白色（或其他高亮颜色），其余部分为黑色。
在“Inpaint”节点中，你可以调整多个参数来优化生成结果，包括但不限于：
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采样方法：选择如DPM++ 2M Karras、DPM++ 2S a Karras等不同的采样方法。
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采样步数：增加采样步数可以提高生成图像的质量，但同时也会增加计算时间。
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CFG尺度：控制生成图像与提示的契合度。较高的值会使生成更忠实于提示，但也可能导致不准确的结果。
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ComfyUI中的视觉识别模型主要用于图像生成和编辑过程中的主体识别和背景移除。
ComfyUI通过其独特的节点式界面和高度自定义性，为用户提供了灵活强大的创作平台。其核心优势包括可视化编程、深度自定义、卓越性能和高度灵活性。用户可以通过连接节点来构建和修改工作流程，无需编写代码，大幅降低了使用门槛。此外，ComfyUI支持与各种深度学习模型和算法集成，特别是针对Stable Diffusion的优化，允许用户测试和调优不同的模型设置。
在图像生成或处理流程中，视觉识别模型的主要作用包括：
- 主体识别：通过视觉识别功能，模型能够识别图片中的主体（如人物、物体等），这对于后续的背景移除和图像编辑非常重要3。
- 背景移除：ComfyUI提供了多种背景移除的方式，包括自动移除背景节点和语义分割抠图等。用户可以根据需要选择不同的方法，以达到满意的抠图效果。
- 高度自定义：丰富的节点和自定义选项赋予用户对图像生成全流程的精细控制，用户可以自由组合不同的功能模块，实现高度灵活的图像生成流程。
通过这些功能，ComfyUI不仅为艺术家和设计师提供了一个强大的工具，还极大地丰富了图像生成的可能性，推动了AI在艺术创作领域的应用
内部生成+视觉识别工作流Demo：
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