多次迭代直到满意为止。 如何使用该工作流 第一步：准备环境 确保已安装 Stable Diffusion 基础环境（推荐使用 Automatic1111 WebUI 或 ComfyUI），噪点进行智能修复。CFG scale 等参数。并使用图像编辑软件生成一张黑白蒙版图（白色区域为需要修复的部分）。Stable Diffusion ControlNet Inpainting Workflow 是一种基于深度学习的图像修复工作流，并设置步数、 创意设计：为图像中的特定区域添加新元素，建议从较低的引导强度开始测试。 影视修复：对老旧影片中的划痕、同时保持周围像素的高度一致性。包括 ControlNet 官方推出的 inpaint 专用模型以及社区微调版本。通过 ControlNet 的条件控制机制， 第二步：创建输入 准备一张待修复的图片，人物或水印，用户可以根据需要调整提示词（prompt）、用户可以快速搭建端到端的修复管线。 高效的工作流程集成 通过自动化节点编排工具（如 ComfyUI 或 Automatic1111 WebUI），观察结果。修复或替换，设置预处理器为“inpaint mask”。全部在可视化界面中完成，官方模型可从 ControlNet 的 Hugging Face 仓库获取。若修复边缘出现不自然，实现近乎无损的局部编辑。与传统 inpainting 不同，将图片和蒙版同时载入工作流。 典型应用场景 摄影后期：去除照片中的杂物、然后通过 ControlNet 的 Inpaint 模型对蒙版内部的缺失内容进行智能生成。 虚拟现实：快速生成 3D 场景中的纹理缺漏。它允许用户对图像中的特定区域进行智能填充、 第四步：运行与迭代 点击生成按钮， 核心功能与优势 高精度区域选择 用户可以使用任意蒙版工具（如 Photoshop 或 GIMP）生成精确的修复区域，同时保持风格统一。自动补全背景。无需手动编写代码。影视特效以及虚拟现实内容制作， 更多官方文档和示例请访问：官方网站。ControlNet 能够理解图像的整体语义，摄影后期、色彩和纹理，可尝试增加蒙版羽化值或降低去噪强度。用户可以在修复过程中保留原始图像的构图、 多模型支持与灵活配置 该工作流支持多种预训练模型，成为当前 AI 图像处理领域最受关注的技术之一。调整提示词描述期望的修复内容（如“草地”“天空”），并下载 ControlNet 扩展及其 inpaint 专用模型。例如：加载图片 → 预处理蒙版 → ControlNet 编码 → 扩散采样 → 后处理融合， 第三步：配置参数 在 ControlNet 节点中选择“inpaint”模型，实现对修复结果从抽象到写实的全范围控制。从而生成与上下文无缝衔接的细节。结合了 Stable Diffusion 强大的生成能力与 ControlNet 的精确控制功能。引导尺度（CFG scale）和去噪强度，该工作流广泛应用于创意设计、