Soft Inpainting with ComfyUI

差分拡散は、AI画像生成におけるインペイント技術における顕著な進歩を表しています。この手法は、現在ComfyUIにネイティブで搭載されており、従来のインペイントで一般的に見られる硬いエッジや一貫性のない結果といった問題を解決します。

主な違いはマスクのアプローチにあります。2値の白黒マスクではなく、ソフトインペイントは勾配を用います。これにより、ピクセル単位で変更を適用でき、元の領域と編集された領域の間の移行がより滑らかになります。

ComfyUIでの実装には、3つの主要なノードが必要です：ガウスブラー・マスク、差分拡散、インペイントモデル条件付け（利用できない場合はComfyUIをアップデートしてください）。注目すべきは、この手法が標準的な生成チェックポイントと互換性があり、専用のインペイントモデルを必要としない点です。

実際の使用において、差分拡散は編集プロセスに対するより高い制御を可能にします。ユーザーはマスクのソフトさを微調整し、ノイズ除去値を調整することで、変更と保持の理想的なバランスを達成できます。これにより、テストにおいて眼鏡をポートレートにシームレスに追加するなど、より自然な編集結果が得られます。

習得には多少の実験が必要ですが、差分拡散は、より正確で現実的なインペイント結果を求めているAIアーティストや画像編集者にとって、強力な新ツールを提供します。