# ComfyUI局部重绘教程

用带透明通道的输入图与 Mask Editor，只对选中区域提出修改，并检查蒙版与过渡边缘。

本地结构与素材核验，未执行 ComfyUI 前端导入或扩散/ESRGAN 推理。图像与原 JSON 来源见 provenance.json。所有工作流为 UI 格式 0.4，与 prompt-api.json 分开。权重不打包。

## 使用

1. python check.py
2. 查看 models.csv，按模型出处准备文件。
3. 用本地 ComfyUI 打开 workflow.json，重新选择 Loader 下拉和输入。
4. 自己完成真实小样，填写 acceptance.csv。

## 1. 下载 alpha 输入和工作流

使用 input.png 与 workflow.json，模型列表按官方 512-inpainting-ema.safetensors 准备。透明输入已经带 mask，不再把黑色普通图误当 alpha 蒙版；打开前先保留原件。

## 2. 预览透明区域

在图片编辑器检查 alpha 通道；完全透明区域对应待编辑区。ComfyUI Load Image 会从 alpha 生成 MASK，实际方向按节点预览确认，不凭黑白截图猜测。

## 3. 学习 Mask Editor 的具体入口

在 Load Image 图片上右键选择 Open in MaskEditor；调笔刷大小、涂选目标区域并使用擦除修边，点 Save。保存后重新核对节点的 mask，不只看画布覆盖的颜色。

## 4. 核对 VAE Encode for Inpainting

pixels 来自输入 IMAGE，mask 来自 MASK，vae 来自匹配 checkpoint。保持 grow_mask_by 与初始 JSON，一次只试一个边缘调整；使用普通 VAE Encode 会失去这条局部编辑条件。

## 5. 写仅针对蒙版的修改

先用小范围背景替换或删除对象练习，提示词描述新区域及周围光照。保留相同 seed 与模型，输出存为 inpaint/v1，不要求同时改主体姿态和整个背景。

## 6. 放大边缘与保护区域

实际生成后裁切 mask 边缘以及主体保护区，检查硬接缝、色差与未选区变化。标准扩散局部重绘并非逐像素保护承诺；有严格要求时另做原图合成核对。

## 7. 保留 mask 与失败版本

导出实际输入、绘制后的透明 PNG、最终工作流及结果，记录 grow_mask_by 与失败区域。素材包中的官方效果图是来源示例，本页没有用当前机器跑过模型。


queue_client.py 默认只查询；--submit 明确触发本地真实推理。batch_manifest.py 仅生成计划，未提交。故障日志、history 响应和空验收栏是教材，不是本站成功实测。

## 官方来源

- https://docs.comfy.org/tutorials/basic/inpaint
- https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI