[FLUX] Segment mask + inpaint workflow (Simple, basic)

发现一种易于使用的 GroundingDINO + Flux 工作流，非常适合希望在不涉及 Fill 或 Redux 模型复杂性的情况下探索选择性修复的初学者。这种初学者友好的方法展示了如何利用 GroundingDINO 的对象检测能力，结合 Flux 模型实现精准的图像编辑。

亮点

- 无需任何 Fill 或 Redux 模型的使用经验

- 简单的分步流程，实现精确的对象选择与修复

- 非常适合初次接触高级图像处理技术的用户

简化工作流：

1. 简单对象检测：GroundingDINO 识别感兴趣区域

2. 直观蒙版生成：根据指引创建蒙版

3. 初学者友好修复：Flux 模型自然填充选定区域

本工作流专为 AI 图像编辑新手设计，以温和的方式介绍强大的选择性修复技术，避免过度复杂。

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Fill 模型或 Redux 模型的复杂性，向希望探索选择性修复的初学者推荐一种易于使用的 GroundingDINO + Flux 工作流。这种初学者友好的方法展示了如何结合 GroundingDINO 的对象检测能力与 Flux 模型，实现目标图像编辑。

主要特点：

- 无需 Fill 模型或 Redux 模型

- 提供精确对象选择与修复的简单分步流程

- 非常适合初次接触高级图像操作技术的用户

简化工作流：

1. 简单对象检测：使用 GroundingDINO 识别兴趣区域

2. 简单蒙版制作：按照引导创建蒙版

3. 初学者友好修复：使用 Flux 模型自然填充选定区域

本工作流专为首次接触 AI 图像编辑的用户设计，以轻松的方式介绍强大的选择性修复技术，避免复杂操作。