先日、開発者scraed氏がGitHub上でLanPaintを公開しました。LanPaintは、追加のトレーニングを必要としない画像修復ツールです。このツールは、ユーザーが任意のStable Diffusionモデル（SD）で高品質な画像修復を実現することを目的としており、ユーザー自身でトレーニングしたカスタムモデルにも対応しています。LanPaintは、ノイズ除去の前にモデルに「考える」時間を与えることで、よりシームレスで正確な修復結果を得ることができます。
LanPaintの主要な特徴の一つは、ゼロトレーニング修復です。ユーザーは面倒なトレーニングプロセスを行うことなく、すぐに任意のSDモデルでこのツールを使用できます。さらに、LanPaintは簡単に統合でき、標準のComfyUI KSamplerと同様に操作できます。スムーズなワークフローにより、使用のハードルが大幅に低くなっています。
機能面では、LanPaintは高品質でシームレスな修復体験を提供します。ユーザーは説明に従ってサンプルファイルをダウンロードし、画像をComfyUIにドラッグアンドドロップするだけで、様々な種類の修復タスクに使用できます。例えば、バスケットボールの画像をバスケットボールの画像に変換したり、白いシャツを青いシャツに変換したりできます。様々なサンプル結果が、LanPaintが複雑な画像処理における強力な能力を示しています。
LanPaintの使用は非常に簡単です。ComfyUIとComfyUI-Managerをインストールし、検索または手動インストールでLanPaintノードを追加するだけです。インストール後、LanPaintノードはComfyUIの「サンプリング」カテゴリに表示され、ユーザーはデフォルトのKSamplerと同様に高品質な画像修復を行うことができます。
使用にあたっては、LanPaintはバイナリマスク（値が0または1）を使用する必要があり、マスクの透明度と硬度は最大に設定する必要があります（互換性のため）。また、LanPaintはユーザーのテキストプロンプトに大きく依存しており、ユーザーはマスク領域に生成したい内容を明確に記述する必要があります。
LanPaintは画像修復分野に革命的な改良をもたらし、操作手順を簡素化し、修復品質を向上させ、多くのユーザーにより強力な画像処理ツールを提供します。
プロジェクト：https://github.com/scraed/LanPaint
要点：
🎨 ゼロトレーニング修復：追加のトレーニングなしですぐに任意のStable Diffusionモデルで使用できます。
🛠️ 簡単な統合：標準のComfyUI KSamplerと同じワークフローで、使用のハードルを下げます。
🚀 高品質な修復：高品質でシームレスな画像修復効果を提供し、様々な複雑な修復タスクに対応します。
