comfyui-inpaint-nodes

在 ComfyUI 中轻松实现专业级图像修复与扩展

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 74 🐛 待处理 12 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1251
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，GPL-3.0许可，可免费使用和修改，需自行部署到ComfyUI。

项目预览

comfyui-inpaint-nodes 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队Acly
GitHubhttps://github.com/Acly/comfyui-inpaint-nodes
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，GPL-3.0许可，可免费使用和修改，需自行部署到ComfyUI。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型comfyui,comfyui-nodes,inpainting,stable-diffusion
GitHub 星标★ 1251
上线时间2024-01-24 00:00:00
代码更新2026-10-04
仓库体积3.1 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

comfyui-inpaint-nodes 是一组专为 ComfyUI 设计的图像修复（inpainting）与扩展（outpainting）节点工具。它解决了 ComfyUI 原生修复能力不足的问题，集成了多种业界领先的修复模型和算法，包括 Fooocus 的 SDXL 修复模型、LaMa、MAT 等，并提供了多种预填充（pre-filling）工具，用于在修复或扩展前智能生成缺失区域的初始内容。核心能力包括：一键加载并运行多种修复模型，灵活调整修复区域，支持图像扩展、去水印、物体移除等任务。通过模块化节点设计，用户可以在 ComfyUI 的可视化工作流中自由组合，实现高质量的图像修复效果。项目基于 Python 开发，与 ComfyUI 生态无缝集成，适合设计师、AI 艺术家和开发者使用。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1251

使用教程

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • 已安装并可正常运行的 ComfyUI
  • 可执行 pip 的 Python 环境
  • 使用 Fooocus inpaint 时需要常规版（非蒸馏）SDXL checkpoint
  • 可选：opencv-python（telea 与 navier-stokes 填充模式需要）

安装与启动步骤

  1. 1克隆节点仓库

    进入 ComfyUI 的 custom_nodes 目录后克隆本仓库；也可以改用 ComfyUI Manager 搜索 "ComfyUI Inpaint Nodes" 安装。

    cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/Acly/comfyui-inpaint-nodes.git

  2. 2安装 OpenCV 依赖

    只有使用 telea 和 navier-stokes 填充模式才需要，使用其他节点可跳过此步。

    pip install opencv-python

  3. 3下载 Fooocus 模型

    从 HuggingFace 的 lllyasviel/fooocus_inpaint 仓库下载 inpaint 模型文件，放到 ComfyUI/models/inpaint 目录。

  4. 4重启 ComfyUI

    安装完成后必须重启 ComfyUI，节点才会被加载并出现在节点列表中。

关键配置

配置项必填说明示例
ComfyUI/models/inpaint是存放 Fooocus inpaint 模型文件的目录，供节点加载使用ComfyUI/models/inpaint

如何确认成功

重启 ComfyUI 后，在节点列表中可以找到 Inpaint Nodes 提供的节点（如 Apply Fooocus Inpaint）。

常见问题

Q：用 Fooocus inpaint 修补没效果或报错？

A：必须使用常规版 SDXL checkpoint，Turbo、Lightning、Hyper 等蒸馏合并模型无法转换为 inpaint 模型。

Q：telea / navier-stokes 填充模式不可用？

A：这两种填充模式依赖 OpenCV，执行 pip install opencv-python 后重启 ComfyUI 即可。

Q：如何让修复模型保留遮罩区已有内容？

A：使用本仓库新增的 VAE Encode & Inpaint Conditioning 节点，latent_inpaint 接 Apply Fooocus Inpaint，latent_samples 接 KSampler。

Q：有哪些安装方式？

A：三种：ComfyUI Manager 搜索安装、把仓库文件夹放入 ComfyUI/custom_nodes、或在该目录下 git clone 本仓库。

注意事项

  • 安装或更新后务必重启 ComfyUI，否则节点不会生效。
  • Fooocus inpaint 模型文件需自行从 HuggingFace 下载，README 未提供具体文件名与下载命令。
  • Fooocus inpaint 仅适用于 SDXL checkpoint。

核心亮点

  • 集成 Fooocus、LaMa、MAT 等多种修复模型，效果多样且质量高
  • 提供预填充工具，显著提升修复区域的语义一致性
  • 与 ComfyUI 工作流深度整合，支持可视化拖拽操作

不足之处

  • 依赖 ComfyUI 环境，需额外安装配置
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 图像物体移除与瑕疵修复
  • 图像扩展（outpainting）创作
  • 老照片修复与去水印

替代项目

ComfyUI-Inpaint-CropandStitch、comfyui-inpaint-nodes、SDWebUI Inpainting

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