• 版本 [version]
  • 下载 158
  • 文件大小 31885
  • 文件计数 1
  • 创建日期 2025年12月3日
  • 最后更新 2026年9月20日

一键智能涂抹擦除 无痕填充

这是一份开箱即用的抠图工作流(ControlNet),拖入 ComfyUI 即可运行,全图 29 节点 / 47 连线。核心流程 ConstrainImage|pysssss ×2、CLIPTextEncode ×2、KSampler ×2,输出图像,参数已调好,替换输入图即可复现效果。主模型 fooocus_inpaint_head.pth。下载后直接导入即可使用,建议显存 8GB 起。

  • 主模型:fooocus_inpaint_head.pth
  • 核心节点:ConstrainImage|pysssss ×2、CLIPTextEncode ×2、KSampler ×2
  • 输出形式:输出图像
  • 规模:29 节点 / 47 连线
  • 建议显存:8GB 起
  • 适用场景:发丝级抠图、前后景分离、图层拆分与智能擦除。

资源头图

一键智能涂抹擦除 无痕填充

工作流节点图

一键智能涂抹擦除 无痕填充 工作流节点图

图较大可横向滚动;点击图片查看高清矢量原图(浏览器中可自由缩放)。

使用说明

下载工作流文件后在 ComfyUI 中直接拖入画布(或菜单 Load 导入)即可运行;缺失的自定义节点用 ComfyUI Manager 一键安装,模型按文件名放入对应的 models 目录。

源码预览

{
    "last_node_id": 117,
    "last_link_id": 177,
    "nodes": [
        {
            "id": 52,
            "type": "VAEEncodeForInpaint",
            "pos": [
                -1910,
                4560
            ],
            "size": [
                320,
                100
            ],
            "flags": {
                "collapsed": false
            },
            "order": 15,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "pixels",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": 62,
                    "slot_index": 0,
                    "label": "图像"
                },
                {
                    "name": "vae",
                    "type": "VAE",
                    "link": 63,
                    "slot_index": 1,
                    "label": "VAE"
                },
                {
                    "name": "mask",
                    "type": "MASK",
                    "link": 64,
                    "label": "遮罩"
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "LATENT",
                    "type": "LATENT",
                    "links": [
                        74
                    ],
                    "slot_index": 0,
                    "shape": 3,
                    "label": "Latent"
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "VAEEncodeForInpaint"
            },
            "widgets_values": [
                0
            ],
            "_widget_cache_map": []
        },
        {
            "id": 57,
            "type": "SetLatentNoiseMask",
            "pos": [
                -1910,
                4800
            ],
            "size": [
                321.345458984375,
                50.855377197265625
            ],
            "flags": {
                "collapsed": false
            },
            "order": 20,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "samples",
                    "type": "LATENT",
                    "link": 75,
                    "label": "Latent"
                },
                {
                    "name": "mask",
                    "type": "MASK",
                    "link": 76,
                    "slot_index": 1,
                    "label": "遮罩"
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "LATENT",
                    "type": "LATENT",
                    "links": [
                        84
                    ],
                    "slot_index": 0,
                    "shape": 3,
                    "label": "Latent"
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "SetLatentNoiseMask"
            },
            "widgets_values": [],
            "_widget_cache_map": []
        },
        {
            "id": 45,
            "type": "ConstrainImage|pysssss",
            "pos": [
                -2550,
                5230
            ],
            "size": [
                320,
                154
            ],
            "flags": {
                "collapsed": false
            },
            "order": 8,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "images",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": 54,
                    "label": "图像"
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "IMAGE",
                    "type": "IMAGE",
                    "links": [
                        55
                    ],
                    "slot_index": 0,
                    "shape": 6,
          
… (完整内容请下载文件查看)

代码较长,以上仅前 3800 字符 —— 点击下方按钮下载完整 JSON。

发表回复

你的电子邮件地址不会被公开 * 为必填字段

提交评论