终极ComfyUI-BrushNet图像编辑指南：从入门到精通的AI绘画神器

终极ComfyUI-BrushNet图像编辑指南：从入门到精通的AI绘画神器

【免费下载链接】ComfyUI-BrushNetComfyUI BrushNet nodes 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-BrushNet

ComfyUI-BrushNet是一套功能强大的自定义节点，为ComfyUI提供了原生实现的图像修复和编辑能力，包括BrushNet、PowerPaint和HiDiffusion等先进模型。本指南将帮助你快速掌握这个AI绘画神器，轻松实现专业级图像编辑效果。

🚀 什么是ComfyUI-BrushNet？

ComfyUI-BrushNet是ComfyUI的扩展节点集，实现了多项前沿的AI图像编辑技术：

• BrushNet：基于论文《BrushNet: A Plug-and-Play Image Inpainting Model with Decomposed Dual-Branch Diffusion》的图像修复模型
• PowerPaint：来自论文《A Task is Worth One Word: Learning with Task Prompts for High-Quality Versatile Image Inpainting》的高质量通用图像修复技术
• HiDiffusion：基于《HiDiffusion: Unlocking Higher-Resolution Creativity and Efficiency in Pretrained Diffusion Models》的高分辨率图像生成技术

这些工具让你能够在ComfyUI中实现专业级的图像修复、对象移除、扩展绘画等高级编辑功能，无需编写复杂代码。

图1：ComfyUI-BrushNet基础工作流界面，展示了核心节点的连接方式

🔧 快速安装步骤

安装ComfyUI-BrushNet非常简单，只需几个步骤即可完成：

1. 下载模型文件：
   • BrushNet模型：可从官方驱动链接下载
   • PowerPaint模型：从HuggingFace下载
   • SD1.5文本编码器：从HuggingFace获取
2. 放置模型文件：
   • 将BrushNet和PowerPaint模型文件放入models/inpaint文件夹
   • 将文本编码器模型放入models/clip文件夹

安装依赖：

pip install -r requirements.txt 

克隆仓库到ComfyUI的custom_nodes目录：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-BrushNet.git 

图2：正确的模型文件存放结构示例

🎯 核心功能与使用方法

基础图像修复工作流

ComfyUI-BrushNet的基础工作流非常直观，以下是基本步骤：

1. 加载基础模型和BrushNet模型
2. 准备输入图像和掩码
3. 设置修复参数和提示词
4. 连接节点并运行

基础工作流文件可在example/BrushNet_basic.json找到。

图3：SDXL版本的BrushNet工作流，支持更高质量的图像生成

高级功能探索

ComfyUI-BrushNet提供了多种高级功能，满足不同的编辑需求：

批量图像处理

通过图像批量处理功能，你可以同时处理多张图片，大幅提高工作效率。工作流文件：example/BrushNet_image_batch.json

图4：批量图像处理工作流，适合同时处理多张图片

大图像修复技巧

对于大尺寸图像，建议使用CutForInpaint节点切割图像，处理后再合并，工作流文件：example/BrushNet_cut_for_inpaint.json

图5：大图像修复工作流，适合处理高分辨率图片

物体移除功能

使用PowerPaint的物体移除功能，可以轻松去除图像中不需要的物体。关键是在提示词中添加"empty scene blur"等引导词。

图6：物体移除效果展示，左图为原图，右图为移除后效果

⚙️ 关键参数详解

BrushNet节点参数

• scale：默认1.0，控制BrushNet的强度，值越大效果越明显
• start_at：默认0，开始应用BrushNet的步骤
• end_at：默认10000，停止应用BrushNet的步骤

调整start_at和end_at参数可以显著影响最终效果。较低的start_at值让BrushNet更早介入，结果更受原图影响；较高的值则让基础模型先构建场景。

图7：不同start_at参数值对结果的影响对比

PowerPaint节点参数

• fitting：PowerPaint拟合程度
• function：选择不同的功能模式，如物体移除、扩展绘画等
• save_memory：内存节省模式，适合显存不足的情况

📈 RAUNet：提升图像质量的秘密武器

RAUNet是HiDiffusion中的技术，能有效减少图像中的异常结构（如多余的手指、扭曲的面部等），提高生成质量。

图8：RAUNet效果对比，右图使用RAUNet后图像质量明显提升

RAUNet节点参数：

• du_start/du_end：控制下采样/上采样的应用步骤
• xa_start/xa_end：控制交叉注意力调整的应用步骤

💡 实用技巧与最佳实践

1. 参数调整建议：
   • 对于物体移除，尝试将start_at设为5-8，让基础模型先构建场景
   • 细节修复时，可将end_at设为总步数的80%，保留基础模型的细节处理
2. 提示词技巧：
   • 物体移除：添加"empty scene blur"到提示词
   • 扩展绘画：使用"empty scene"引导模型理解上下文
3. 性能优化：
   • 显存不足时启用PowerPaint的save_memory选项
   • 批量处理时使用Evolved Sampling减少内存占用

图9：结合IPAdapter Plus的高级工作流，实现更精确的风格控制

❗ 常见问题与限制

1. 兼容性问题：
   • 与FreeU_Advanced和jank HiDiffusion节点不兼容
   • 模型更改应放在BrushNet节点之前
2. 结果质量依赖：
   • 高度依赖基础模型的质量和风格
   • 不规则形状的掩码可能导致效果不佳
3. 解决方法：
   • 尝试不同的start_at和end_at参数组合
   • 使用Blend Inpaint节点混合修复结果和原图

🎉 总结

ComfyUI-BrushNet为ComfyUI用户提供了强大的图像编辑能力，无论是简单的修复还是复杂的创意编辑，都能轻松应对。通过本指南的学习，你已经掌握了从安装到高级应用的全部知识。现在就开始探索这个强大工具，释放你的创造力吧！

记住，最好的学习方法是实践。尝试不同的工作流，调整参数，观察结果变化，你很快就能成为ComfyUI-BrushNet的专家！

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