LanPaint - Z-Image local redrawing
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模型描述
此工作流利用 LanPaint 实现局部图像修复，增强 Z-Image 模型的图像编辑能力。尽管基础模型的修复功能有限，但 LanPaint 通过允许对特定区域进行精确的遮罩与重渲染，显著提升了这一能力。该工作流使用户能够调整潜在噪声，确保仅修改图像中选定的部分（如背景或细节），同时保留其余部分的完整性。
在实际应用中，此方法非常适合风格化编辑，例如替换角色的局部元素或调整精细细节（如头部或服装替换）。它特别适用于角色定制或在艺术性或抽象内容中进行背景替换。系统支持图像缩放、遮罩和比例约束，以防止失真，确保最终图像清晰一致。
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想了解这个工作流到底能做什么，以及如何快速启动？
本视频将介绍工具定位、快速启动方法和我的设计思路。我们直接在 RunningHub 上演示，让你第一时间看到实际效果，无需本地部署，无需复杂环境设置。
👉 YouTube 教程：
https://youtu.be/jLgtxPpjjWo
开始前建议完整观看视频——掌握整体思路能让你更快上手，避免常见误区。
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https://www.runninghub.ai/post/1999383692797767682/?inviteCode=rh-v1111
若效果符合预期，你后续可部署到本地进行自定义。
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想了解这个工作流到底是怎样的工具，以及如何快速启动？
视频主要介绍 工具定位、快速启动方法 和 我的构筑思路。
我们会直接在 RunningHub 上进行演示，让你第一时间看到实际效果。
👉 YouTube 教程：
https://youtu.be/jLgtxPpjjWo
开始前建议尽量完整地观看视频 —— 把握整体思路会更快上手，也能少走常见弯路。
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https://www.runninghub.ai/post/1999383692797767682/?inviteCode=rh-v1111
打开上方链接即可直接运行该工作流，实时查看生成效果。
如果觉得效果理想，你也可以在本地进行自定义部署。
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📺 Bilibili 更新（中国大陆及南亚太地区）
如果你在中国大陆或南亚太地区，可以通过下方视频查看该工作流的实测效果与构思讲解。
📺 B站视频：
https://www.bilibili.com/video/av115706519688567/
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