ComfyUI 实战教程：一键扩图

大家好，我是每天分享AI应用的萤火君！

本文给大家分享一个很有用的技术：AI扩图。所谓扩图就是扩展图像的边界，在图像的边界外新增更多画面元素，这不仅仅是扩大图像的尺寸，还要让新添加的部分与原有图像的内容自然融合。

AI扩图有很多的应用场景，比如：

摄影后期处理：想要裁剪照片来获得更好的构图，但裁剪后可能会导致画面不平衡，扩图可以让裁剪后的照片看起来更加完整；
游戏开发：在游戏环境中添加更多的细节或者扩展场景，使得游戏世界更加真实丰富；
社交媒体和广告设计：有时候需要将图像调整到特定的尺寸，如果原始图片不够大，AI扩图技术可以帮助填充额外的空间，使设计更加美观。
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在创建VR/AR体验时，为了增强沉浸感，可能需要扩展场景的边界，AI扩图技术可以自动合成出合适的环境延伸。

想想还是挺让人激动的，大家可能也有点等不及了，本文将使用 ComfyUI 工作流来实现AI扩图。

效果展示

老规矩，先看效果：

ComfyUI 环境准备

目前 ComfyUI 比较依赖显卡，要想流畅的运行各种工作流，24G显存的Nvidia显卡是标配，不过这个价格不菲，动辄过万。即使你不差钱，部署ComfyUI、安装插件、下载模型也都是坎。

手动安装

如果上边的问题都不是问题，可以看看我这篇安装教程：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxNTUxNjU2OQ==&mid=2247484951&idx=1&sn=640080a52a6edaceb48fe3b888dfe82f&chksm=c15cbbe1f62b32f729b60aa6b1245002c9ac26959d8c57247674e41e05d2fe2c09639798427b#rd

使用云环境

如果你刚接触ComfyUI，或者平时只是偶尔用用，建议先在云环境体验。我最近在好易社区上传了一个ComfyUI 镜像，内置了常用的插件和模型，市面上大部分工作流都能直接跑起来，欢迎大家来试试，如有问题可以给我留言。

好易社区注册：https://www.haoee.com/?inviteCode=XLZLpI7Q，目前注册就送5元，没收到的话可联系客服解决。

1、注册后访问这个地址：https://bbs.haoee.com/postDetail/618，点击页面右下角的 “创建实例”。

2、在容器实例页面，可以跟踪实例的状态，进行各种管理操作。

3、点击“JupyterLab”，进入程序启动器页面。

在“启动器”页面，点击双箭头按钮启动程序，待显示 http://127.0.0.1:7860 就代表启动成功了。

4、回到实例列表页面，点击“公网访问”，复制后在浏览器中打开。

不使用的时候，记得关机，以免继续扣费。

一键扩图工作流

这个工作流由多个部分组成，包括：提示词部分、扩图遮罩部分、IPAdapter部分和外扩重绘部分，下边将一一介绍。工作流下载见文末。

提示词部分

用来控制新图片中扩展画面的生成内容。

WD 14 Tagger：因为要扩图，我们需要参考原图中的内容，所以这里引入了一个反推提示词的节点：WD14 Tagger，可以生成一段描述图片元素的文本，作为扩图时的正向提示词。

CR Prompt Text：但是有时候扩图也不是完全引用原图中的元素，比如人物肖像图，就不需要在扩展的部分再画一个人出来，而是需要引入一些新的元素，所以这里也有一个手写提示词的节点。

Any Switch：不可同时使用“反推提示词”和“手写提示词”，Any Switch 保证最多只有一个提示词被使用。比如：当我们需要使用“反推示词”时，可以把“手写提示词”的分组忽略（在分组上右键选择忽略），Any Switch就会把“反推示词”生成的文本传递给后边的提示词节点，反之亦然。

CLIP Text Encode（Prompt）：CLIP文本编码器，这里有两个，分别用来编码正向提示词和反向提示词。

扩图遮罩部分

用来初始化新图片中的扩展画面。

外补画板：扩图就是在原图的基础上扩展画面，外补画板用来扩展原图在各个方向上要增加的尺寸大小，根据自己的需要设置就好了。它会输出一张新图像和扩展部分的遮罩，其中的羽化用来控制遮罩边缘的模糊程度，使得扩展画面和原画面的拼接过渡更自然。

遮罩填充：这里有三种遮罩填充的方式，默认的是以灰色纯色填充，其它两种是以边界周围的颜色来填充，不过填充的算法有所不同，具体就不讲了。

遮罩模糊：这里用的是局部重绘的遮罩模糊，其在遮罩边缘的模糊效果较弱，主要控制遮罩内的的模糊程度，对于保持整体颜色不变很有帮助。

预览图像：画面扩展和遮罩填充、模糊后的效果预览。

IPAdapter部分

用来控制新图片中扩展画面的生成风格，使之更接近原图。如何模型和图片的匹配度比较高，这组节点也可以忽略。

任意切换：这里用了任意切换，使得 IPAdapter 默认参考原图片，我们也可以在这里指定一个新的参考图，代替原图片供 IPAdapter使用。

CLIP视觉加载器：加载视觉模型，用来从参考图片提取视觉特征。

IPAdapter模型加载器：加载IPAdapter模型。

应用IPAdapter：IPAdapter的主节点，IPAdapter会对模型产生影响，这里需要输入SD基础模型，经过IPAdapter处理后，再应用于SD采样。

外扩重绘部分

用来控制外扩部分的重新绘制，用到的主要插件是：https://github.com/Acly/comfyui-inpaint-nodes

VAE编码局部重绘条件：这是 Inpaint 插件提供的，输出两个Latent，分别用于采样和Fooocus，可以减少VAE编码次数。

应用Fooocus局部重绘：使用Fooocus的局部重绘能力，可以将普通的SDXL模型转化为Inpaint模型。Fooocus是ControlNet大佬搞出来的一个简便图片生成工具。

加载Fooocus局部重绘：加载Fooocus相关修补模型。

K采样器：完成 Stable Diffusion的采样去噪工作，生成新图片。

生成图片

最后点击生成图片就可以了。

工作流下载

为了方便大家入门，我整理了一批工作流，包括基本的文生图、图生图、ControlNet的使用、图片的处理、视频的处理等等，发消息“工作流”到公/众\号“萤火遛AI”，即可领取。

另外我创建了一个AI绘画专栏，更多的工作流、模型等资源会发布在这个专栏中。加入专栏，还可以零门槛，全面系统的学习 Stable Diffusion 创作，让灵感轻松落地！如有需要请点击链接进入：https://xiaobot.net/post/03340243-9df6-4ea0-bad6-9911a5034bd6

以上就是本文的主要内容，如有问题，欢迎留言。

用好 ComfyUI：