WAN2.2 IMAGE InPainting - ComfyUI Workflow
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模型描述
我为WAN 2.2创建了一个用于修补（inpainting）的工作流。它同样适用于WAN 2.1，但WAN 2.2在图像生成方面更优。
该工作流内嵌了易于遵循的注释和说明，任何人都能轻松使用。
有时使用WAN 2.2的LoRA时，你需要一张完美的起始图像才能充分发挥它们的效果。能够在WAN中进行修补并编辑图像的特定区域，使你更容易获得视频所需的起始图像。修补功能还能帮助你使用任何想要的LoRA，同时保留角色的相似性，因为你可将他们的面部、头部等重新修补回图像中。
如何使用该工作流
加载你希望进行修补的起始图像。
加载任何你希望用来影响修补生成的LoRA（角色、解剖结构、服装、动作等）。
对起始图像进行遮罩：右键点击你加载的图像，选择“在遮罩编辑器中打开”。相应调整画笔大小，并在你希望修补的图像区域上进行绘制。完成后点击保存。
为遮罩区域编写提示词，描述你希望看到的内容。使用标准的图像提示语言，例如：“她穿着一件白色露肩短上衣”——如果遮罩也覆盖了你不希望改变的部分，也要一并描述这些区域。例如：如果你正在更改她的头发，而头发又覆盖了你希望保留的衣物，那就同时描述你希望得到的头发样式和希望保留的衣物。
设置适当的去噪强度：这需要根据情况调整，可能需要多次尝试。如果是轻微修改，0.4–0.6的强度通常最合适；如果是强烈修改，例如将黑色紧身裤改为迷你裙并露出大腿，你可能需要将去噪强度提高到0.8。由于强去噪对图像影响较大，可能需要多次生成才能得到理想结果。注意你的遮罩位置，必要时进行调整。如果强去噪导致因衣物更改而使上臂与肩膀断开，你可能需要将肩膀和上臂一起遮罩，让它们共同生成。多加练习，你会逐渐掌握技巧。
工作流中还包含其他说明和提示，例如图像缩放、采样器与调度器、可选的噪点颗粒和锐化功能（有助于匹配你可能正在修补的某些图像的风格）。
我通常会连续排队生成4张图像，以便从中选择最佳结果。
此工作流的功能与限制
此工作流在潜在层创建遮罩，允许你仅对遮罩区域添加噪声进行修补，而不影响原始图像的其余部分。非常适合进行协调性修改。
此工作流不会像你可能在Flux Kontext或Google的Nano Banana中熟悉的那样，向管道中输入上下文参考图像。如果你想将某个角色的服装应用到你的图像上，你需要一个熟悉该服装的字符LoRA。