Recentemente, o desenvolvedor scraed lançou no GitHub o LanPaint, uma ferramenta de reparo de imagem que não requer treinamento adicional. A ferramenta visa ajudar os usuários a alcançar resultados de reparo de imagem de alta qualidade em qualquer modelo de difusão estável (SD), incluindo modelos personalizados treinados pelo próprio usuário. O LanPaint permite que o modelo "pense" várias vezes antes da denoising, resultando em reparos mais suaves e precisos.
Um dos principais recursos do LanPaint é o reparo sem treinamento. Os usuários podem usar a ferramenta imediatamente em qualquer modelo SD, sem um processo de treinamento demorado. Além disso, a integração do LanPaint é simples: os usuários podem operá-lo como um KSampler ComfyUI padrão, com um fluxo de trabalho suave que reduz significativamente a barreira de entrada.
Em termos de funcionalidade, o LanPaint oferece uma experiência de reparo perfeita e de alta qualidade. Os usuários precisam apenas baixar os arquivos de exemplo, arrastar a imagem para o ComfyUI e usar a ferramenta para várias tarefas de reparo. Por exemplo, os usuários podem transformar uma imagem de uma cesta em uma bola de basquete ou uma camisa branca em uma camisa azul. Os diferentes resultados de exemplo demonstram a capacidade do LanPaint no tratamento de imagens complexas.
Usar o LanPaint é muito simples. Os usuários precisam apenas instalar o ComfyUI e o ComfyUI-Manager e adicionar o nó LanPaint pesquisando ou instalando manualmente. Após a instalação, o nó LanPaint aparecerá na categoria "Amostragem" do ComfyUI, e os usuários podem usá-lo para reparo de imagem de alta qualidade, assim como o KSampler padrão.
Durante o uso, os usuários devem observar que o LanPaint requer o uso de uma máscara binária (com valores 0 ou 1), e a transparência e a dureza da máscara devem ser definidas como máximas para garantir a compatibilidade. Além disso, o LanPaint depende muito das instruções de texto do usuário; o usuário precisa descrever claramente o que deseja gerar na área da máscara.
O LanPaint trouxe melhorias revolucionárias para o campo de reparo de imagem, simplificando o fluxo de trabalho e melhorando a qualidade do reparo, fornecendo aos usuários uma ferramenta de processamento de imagem mais poderosa.
Projeto: https://github.com/scraed/LanPaint
Destaques:
🎨 Reparo sem treinamento: Suporte para uso imediato em qualquer modelo de difusão estável, sem treinamento adicional.
🛠️ Integração simples: Fluxo de trabalho idêntico ao KSampler ComfyUI padrão, reduzindo a barreira de entrada.
🚀 Reparo de alta qualidade: Oferece resultados de reparo de imagem de alta qualidade e perfeitos, suportando várias tarefas de reparo complexas.