Récemment, le développeur scraed a publié LanPaint sur GitHub, un outil de restauration d'images ne nécessitant aucun entraînement supplémentaire. Cet outil vise à aider les utilisateurs à obtenir des résultats de restauration d'images de haute qualité sur n'importe quel modèle de diffusion stable (SD), y compris les modèles personnalisés entraînés par l'utilisateur. LanPaint permet au modèle de « réfléchir » avant le débruitage grâce à des itérations multiples, afin d'obtenir des résultats de restauration plus fluides et précis.
L'une des principales caractéristiques de LanPaint est la restauration sans entraînement. Les utilisateurs peuvent utiliser l'outil immédiatement sur n'importe quel modèle SD, sans processus d'entraînement fastidieux. De plus, l'intégration de LanPaint est très simple ; les utilisateurs peuvent l'utiliser comme un KSampler ComfyUI standard, un processus fluide qui réduit considérablement le seuil d'utilisation.
En termes de fonctionnalités, LanPaint offre une expérience de restauration transparente de haute qualité. Il suffit aux utilisateurs de télécharger les fichiers exemple et de faire glisser l'image dans ComfyUI pour utiliser l'outil pour diverses tâches de restauration. Par exemple, les utilisateurs peuvent transformer une image de panier en une image de ballon de basket, ou une chemise blanche en une chemise bleue, etc. Les différents résultats d'exemples montrent la puissance de LanPaint dans le traitement d'images complexes.
L'utilisation de LanPaint est très simple. Il suffit d'installer ComfyUI et ComfyUI-Manager, puis d'ajouter le nœud LanPaint via la recherche ou l'installation manuelle. Une fois l'installation terminée, le nœud LanPaint apparaîtra dans la catégorie « Échantillonnage » de ComfyUI, et les utilisateurs pourront effectuer des restaurations d'images de haute qualité comme avec le KSampler par défaut.
Lors de l'utilisation, les utilisateurs doivent noter que LanPaint nécessite un masque binaire (valeurs 0 ou 1), et que la transparence et la dureté du masque doivent être définies au maximum pour assurer la compatibilité. De plus, LanPaint dépend fortement des invites textuelles de l'utilisateur ; l'utilisateur doit décrire clairement le contenu souhaité dans la zone du masque.
LanPaint apporte des améliorations révolutionnaires au domaine de la restauration d'images, simplifiant le processus et améliorant la qualité de la restauration, offrant ainsi aux utilisateurs un outil de traitement d'images plus puissant.
Projet : https://github.com/scraed/LanPaint
Points clés :
🎨 Restauration sans entraînement : Prise en charge immédiate sur n'importe quel modèle de diffusion stable, sans entraînement supplémentaire.
🛠️ Intégration simple : Flux de travail identique au KSampler ComfyUI standard, abaissant le seuil d'utilisation.
🚀 Restauration de haute qualité : Offre des résultats de restauration d'images de haute qualité et transparents, prenant en charge diverses tâches de restauration complexes.