רכיכת מסכות ומיזוג תפרים ב-Inpainting - מדריך מלא

Inpainting הוא אחת מיכולות העריכה החזקות ביותר ביצירת תמונות AI, המאפשר לך ליצור מחדש באופן סלקטיבי חלקים מתמונה תוך שמירה על השאר. אבל יש בעיה שפוקדת את רוב ניסיונות ה-inpainting: תפרים נראים. הגבול בין תוכן שנוצר לתוכן מקורי מופיע כקצה חד, שינוי צבע, או חוסר רציפות במרקם שמגלה מיד את העריכה. Inpainting באיכות מקצועית דורש שליטה בטכניקות רכיכת מסכות ומיזוג תפרים שיוצרות מעברים חלקים שהעין לא יכולה לזהות. מדריך זה מכסה את התיאוריה והפרקטיקה המלאה של קצוות inpainting בלתי נראים.

הבנת מדוע תפרים מופיעים

לפני שלומדים איך לחסל תפרים, צריך להבין למה הם מתרחשים. גבולות נראים נובעים ממספר גורמים נפרדים, שכל אחד דורש פתרונות שונים.

בעיית קצה המסכה החד

הגורם השכיח ביותר לתפרים הוא מסכה עם קצוות חדים. כשאתה מצייר מסכה עם מברשת קשה, המעבר מ"צור מחדש פיקסל זה" ל"שמור פיקסל זה" הוא מיידי - 100% מסכה ל-0% מסכה ללא שום דבר ביניהם. מודל היצירה ממלא את האזור הרעול, אבל אין לו מידע על איך לעבור לסביבה הלא רעולה.

חשוב על איך זה נראה ברמת הפיקסל. בגבול המסכה, יש לך פיקסל שנוצר צמוד לפיקסל מקורי. הפיקסלים האלה הגיעו ממקורות שונים לחלוטין עם הבדלים פוטנציאליים ב:

• איזון צבע ונקודה לבנה
• מאפייני רעש וגרגירים
• דפוסי מרקם
• הנחות תאורה
• ניגודיות וטווח דינמי

גם אם התוכן שנוצר מתאים באופן מושלם לנושא, ההבדלים הטכניים האלה יוצרים אי-רציפות נראית. קצה המסכה הופך לקצה התפר הנראה.

חוסרי התאמה בצבע ותאורה

מודל היצירה מנסה להתאים להקשר הסביבתי, אבל הוא לא תמיד מצליח בצורה מושלמת. האזור שנוצר עשוי להיות בעל:

• טמפרטורת צבע שונה מעט (חמה או קרה יותר)
• רמת בהירות שונה
• ניגודיות או טווח דינמי שונה
• רוויית צבע שונה

ההבדלים האלה הופכים נראים ביותר היכן שתוכן שנוצר ומקורי נפגשים. אפילו חוסרי התאמה קטנים יוצרים גבול נראה כי העין שלך רגישה במיוחד לקצוות בהם מאפייני צבע משתנים.

אי-רציפויות במרקם ורעש

לכל תמונה יש מאפייני מרקם - דפוסי רעש, גרגירי פילם, artifacts דחיסה, או מרקמי משטח. האזור שנוצר יהיה לו מאפייני מרקם משלו שאולי לא יתאימו למקור. היכן שהמרקמים האלה נפגשים ללא מעבר, הגבול נראה.

זה בעייתי במיוחד עם:

• תמונות דחוסות JPEG (בלוקי דחיסה לא מתאימים)
• צילומים עם גרגירי פילם (תוכן שנוצר חסר גרגירים מתאימים)
• תמונות עם מרקמי משטח עקביים (עור, קירות, בד)

הקשר לא מספיק

לפעמים המודל פשוט אין לו מספיק מידע על האזור הסובב כדי להתאים לו כראוי. זה קורה כאשר:

• המסכה קטנה מדי ביחס למה שאתה מנסה לשנות
• הקשר חשוב נמצא מחוץ לאזור הנראה
• שדה הראייה של המודל לא לוכד מספיק פרטים סביבתיים

ללא הקשר מספיק, המודל עושה הנחות שאולי לא יתאימו לתמונה המקורית.

פתרון הרכיכה

רכיכה מטפלת בבעיית הקצה החד על ידי יצירת מעברי מסכה הדרגתיים במקום גבולות חדים.

מה רכיכה עושה

רכיכה מיישמת גרדיאנט לקצוות המסכה. במקום לקפוץ מ-100% ל-0%, המסכה עוברת בהדרגה על פני מספר פיקסלים. באזור המרכך, כל פיקסל מקבל תערובת של תוכן שנוצר ומקורי פרופורציונלי לערך המסכה שלו.

ב-70% מסכה, פיקסל הוא 70% שנוצר ו-30% מקורי. ב-30% מסכה, הוא 30% שנוצר ו-70% מקורי. זה יוצר אזור מעבר שבו תוכן שנוצר מתמזג לתוכן מקורי בהדרגה.

איך רכיכה מבטלת תפרים

אזור המיזוג מטפל בהבדלים הטכניים שגורמים לתפרים נראים:

• הבדלי צבע מתממצעים על פני המעבר
• מאפייני מרקם מתמזגים בהדרגה
• כל חוסר התאמה בבהירות הופך לגרדיאנט במקום צעד
• העין תופסת מעבר חלק במקום קצה

באופן קריטי, רכיכה מסתירה את הגבול. במקום קו שבו שנוצר פוגש מקורי, יש אזור שבו הם מתמזגים. העין לא יכולה לזהות בדיוק היכן אחד מסתיים והשני מתחיל.

שיטות רכיכה

מספר טכניקות יוצרות מסכות מרוככות:

טשטוש Gaussian: יישום טשטוש Gaussian למסכה קשה. זה יוצר גרדיאנט חלק ממסכה מלאה ללא מסכה. רדיוס הטשטוש שולט ברוחב המעבר.

מסכה קשה מקורית → טשטוש Gaussian (רדיוס 20px) → מסכה מרוככת

ציור מברשת רכה: צייר את המסכה עם מברשת רכה שיש לה רכיכה מובנית. קשיות המברשת שולטת ברכות הקצה. זה נותן שליטה ידנית על היכן הרכיכה מתרחשת.

הגדלה ואז טשטוש: הרחב את המסכה תחילה, ואז טשטש. זה מבטיח שאזור המרכך מתרחב החוצה לאזור שאתה רוצה לייצר מחדש לחלוטין, לא פנימה לאזור שאתה רוצה לשמר.

Distance Transform: חשב את המרחק של כל פיקסל מקצה המסכה והשתמש במרחק כגרדיאנט. זה יוצר רכיכה מדויקת מתמטית.

בחירת כמות רכיכה

רדיוס הרכיכה הנכון תלוי במצב:

עריכות קטנות (פגמים, אובייקטים קטנים): 5-10 פיקסלים. אתה לא רוצה שאזור הרכיכה יעלה על העריכה עצמה.

עריכות בינוניות (החלפת פנים, שינוי בגדים): 15-30 פיקסלים. מספיק כדי להסתיר את המעבר מבלי להשפיע על יותר מדי אזור מקיף.

עריכות גדולות (רקעים, אלמנטים גדולים): 30-60+ פיקסלים. עריכות גדולות יותר יכולות להשתמש באזורי רכיכה רחבים יותר שהופכים בלתי מורגשים בהקשר הגדול יותר.

יותר מדי רכיכה גורמת לבעיות משלה: אזור המעבר יכול להפוך נראה כטשטוש רך בין אזורים חדים, או שהוא יכול להשפיע על אזורים שרצית לשמר. פחות מדי רכיכה משאירה תפרים נראים. מצא את האיזון דרך בדיקה.

צנרת עיבוד מסכות

Inpainting מקצועי משתמש ברצף של פעולות מסכה כדי להשיג תוצאות אופטימליות.

הצנרת הסטנדרטית

רצף עיבוד מסכות טיפוסי ב-ComfyUI:

מסכה ראשונית
    ↓
הגדלה (10-20 פיקסלים)
    ↓
טשטוש Gaussian (15-30 פיקסלים)
    ↓
סף (אם נדרש לניקוי)
    ↓
מסכה מרוככת סופית

כל שלב משרת מטרה:

הגדלה: מרחיבה את המסכה כדי להבטיח שאתה מכסה לחלוטין את מה שצריך לייצר מחדש. ללא הגדלה, שלב הטשטוש יכול להשאיר את הקצה המקורי עדיין נראה.

טשטוש: יוצר את הקצה המרכך למיזוג חלק. זה השלב הקריטי לביטול תפרים.

סף: ניקוי אופציונלי אם המסכה נעשתה רכה מדי. מחדש כיסוי מוצק בליבה תוך שמירת קצוות מרוככים.

צמתי מסכה ב-ComfyUI

ComfyUI מספק צמתי מניפולציה של מסכות לצנרת זו:

MaskGrow / MaskShrink: מרחיב או מכווץ את המסכה בכמות פיקסלים. השתמש בזה לפני טשטוש.

MaskBlur: מיישם טשטוש Gaussian למסכה. פרמטר הרדיוס שולט ברוחב הרכיכה.

MaskComposite: משלב מסכות באמצעות פעולות שונות. שימושי לעריכת מסכות מורכבת.

ThresholdMask: ממיר מסכה בגווני אפור לבינארי בסף. השתמש לניקוי אחרי טשטוש אם נדרש.

דוגמת תצורת צמתים

הנה תצורת ComfyUI ספציפית לעריכה בינונית:

Load Image → Mask Painting → MaskGrow (expand: 15)
                                    ↓
                             MaskBlur (blur_radius: 25)
                                    ↓
                             VAE Encode (Inpaint)
                                    ↓
                             KSampler...

המסכה גדלה ב-15 פיקסלים כדי להבטיח כיסוי מלא, ואז מטושטשת ב-25 פיקסלים כדי ליצור אזור רכיכה רחב. זה מטפל ברוב העריכות הטיפוסיות היטב.

שיקולי רזולוציה

כמויות רכיכה צריכות להתאים לרזולוציית התמונה. טשטוש של 20 פיקסלים על תמונה 512px הוא ענק; על תמונה 2048px, הוא עדין. חשוב במונחים של פרופורציה במקום פיקסלים מוחלטים.

לכלל אצבע: רדיוס רכיכה סביב 2-4% ממימד התמונה. ל-1024px, זה 20-40 פיקסלים. התאם על בסיס צרכים ספציפיים.

התאמת צבע ותאורה

אפילו עם רכיכה מושלמת, חוסרי התאמה בצבע ותאורה יוצרים מעברים נראים. הנה איך למזער בעיות אלו.

אספקת הקשר מספיק

המודל צריך לראות מספיק תמונה מקיפה כדי להתאים לצבע ותאורה. זה נשלט על ידי מספר גורמים:

כיסוי מסכת inpainting: אל תסכל רק את האזור המדויק לשינוי. כלול קצת הקשר מקיף בתוך אזור היצירה כדי שהמודל יראה למה להתאים.

עוצמת denoise: Denoise גבוה יותר מייצר מחדש באגרסיביות יותר. Denoise נמוך יותר משמר יותר פיקסלים מקוריים, מה שעוזר עם התאמת צבע אבל מגביל מה שאתה יכול לשנות. מצא את האיזון לעריכה הספציפית שלך.

padding/context של המודל: חלק מהמודלים ותצורות צמתים נותנים לך לציין כמה הקשר סביב המסכה המודל רואה. מקסום זה לשיפור התאמה.

הנדסת prompt לעקביות

ה-prompt שלך משפיע על כמה טוב התוכן שנוצר מתאים לסביבה:

תאר את התאורה: "אור שמש חם מהשמאל", "תאורה מפוזרת רכה", "ניגודיות צל דרמטית"

תאר את פלטת הצבעים: "גווני אדמה עמומים", "צבעים רוויים מודגשים", "צללים כחולים קרירים"

התאם לסגנון: אם לתמונה יש מראה ספציפי, תאר אותו: "סגנון צילום פילם", "שחור לבן ניגודיות גבוהה", "איור פסטל רך"

התיאורים האלה מנחים את המודל לפלט שמתאים לסביבה.

תיקון צבע לאחר עיבוד

לפעמים האזור שנוצר צריך תיקון צבע אחרי inpainting:

1. צור מסכה רק של האזור שנוצר (יכול להשתמש במסכת inpaint מקורית)
2. יישם תיקון צבע לאזור זה:
   • התאמת עקומות להתאמת בהירות/ניגודיות
   • גוון/רוויה להתאמת גוון צבע
   • איזון צבע להתאמת טמפרטורה
3. רכך את מסכת התיקון כדי ששינויים יתמזגו בצורה חלקה

תיקון ממוקד זה מתקן חוסרי התאמה מבלי להשפיע על כל התמונה.

התאמת גרגירים ומרקם

אם לתמונה המקורית יש גרגירים או מרקם ייחודיים:

הוסף גרגירים מתאימים: אחרי inpainting, הוסף גרגירי פילם לאזור שנוצר שמתאימים למקור.

השתמש בהתאמת מרקם: חלק מזרימות עבודה יכולות לדגום מרקם מהמקור וליישם אותו לאזור שנוצר.

צור ברזולוציה מלאה: יצירה ברזולוציה מופחתת ואז הגדלה יכולה ליצור חוסרי התאמה במרקם עם תוכן ברזולוציה מקורית.

טכניקות מיזוג מתקדמות

מעבר לרכיכה בסיסית, טכניקות מתקדמות פותרות בעיות תפרים ספציפיות.

Inpainting רב-מעבר

הרץ inpainting מספר פעמים עם מיקודים שונים:

מעבר ראשון: צור את התוכן העיקרי עם רכיכה בינונית מעבר שני: Inpaint רק את אזור הקצה עם denoise גבוה, עוצמת prompt נמוכה, מתמקד במיזוג מעבר שלישי: אם נדרש, כוונן אזורי בעיה ספציפיים

כל מעבר יכול להשתמש בהגדרות שונות מותאמות למטרתו.

Denoising דיפרנציאלי

יישם עוצמות denoise שונות לאזורים שונים:

• Denoise גבוה (0.8-1.0) במרכז שבו אתה רוצה תוכן חדש
• Denoise נמוך יותר (0.3-0.5) לקראת הקצוות כדי לשמר יותר תוכן מקורי

זה יוצר מיזוג מובנה כשהקצוות מונחים יותר על ידי פיקסלים מקוריים.

Outpainting ואז חיתוך

צור אזור גדול יותר ממה שאתה צריך, ואז שלב את החלק הטוב ביותר:

1. Inpaint אזור גדול יותר ממה שנדרש בהחלט
2. הסך את התוכן שנוצר עם רכיכה נדיבה
3. שלב אותו על התמונה המקורית
4. האזור שנוצר הנוסף נותן לך גמישות במיקום התפר

טכניקה זו נותנת לך לשים את אזור המיזוג היכן שהוא הכי פחות נראה.

מיזוג מבוסס תדר

מזג תדרים שונים באופן עצמאי:

1. הפרד תמונה לתדרים גבוהים ונמוכים (high-pass/low-pass)
2. מזג תדרים נמוכים עם רכיכה רחבה יותר (צבע, גוון)
3. מזג תדרים גבוהים עם רכיכה צרה יותר (מרקם, פרטים)
4. שלב מחדש

טכניקת compositing מקצועית זו מתאימה צבע בצורה חלקה תוך שמירת מעברי פרטים הדוקים.

מצבי מיזוג

כאשר משלבים תוכן שנוצר, מצבי מיזוג יכולים לעזור:

• Normal: compositing סטנדרטי
• Soft Light: יכול לעזור להתאים ניגודיות
• Color: העבר רק צבע משכבה אחת לאחרת
• Luminosity: העבר רק בהירות

ניסוי עם מצבי מיזוג לפעמים פותר תפרים עיקשים.

פתרונות לבעיות ספציפיות

הנה פתרונות לבעיות תפרים נפוצות ספציפיות.

פסים צבעוניים במעברים

אם המעבר המרכך מראה פסי צבע נראים:

• הגדל רדיוס טשטוש לגרדיאנט חלק יותר
• הוסף רעש קל למסכה כדי לשבור פסים
• צור בעומק bit גבוה יותר אם אפשרי
• הוסף גרגירי פילם כדי להסתיר פסים

קצה רך נראה

אם הרכיכה ברורה מדי כאזור רך:

• הקטן רדיוס טשטוש
• השתמש בירידת רכיכה חדה יותר (פחות לינארית)
• ודא שהקצה המקורי חד על ידי הסכה מדויקת
• בדוק שאתה לא עושה ריכוך כפול (מברשת מרוככת + טשטוש)

שינוי צבע מתמשך

אם צבע לא מתאים למרות prompting:

• עבד לאחר עיבוד עם תיקון צבע
• דגום צבעים ממקור והשתמש ב-prompt
• השתמש בתמונת הפניה (img2img) להנחיית צבע
• נסה seed שונה - חלק מה-seeds מתאימים טוב יותר

חוסר התאמה במרקם

אם מרקמים לא מתאימים בגבול:

• צור ברזולוציה מלאה
• הוסף רעש/גרגירים מתאימים לאחר יצירה
• השתמש בדגימת/העברת מרקם אם זמין
• רכך רחב יותר כדי לפזר את המעבר

גבולות פרטים עדינים

אם פרטים עדינים (שיער, פרווה, עלים) צריכים קצוות נקיים:

• השתמש בציור מסכה מדויק מאוד
• רכך עם שיטות מודעות לפרטים
• עבד לאחר עיבוד עם כלי קצה מודעים לפרטים
• קבל קצת ניקוי ידני לקצוות מורכבים

דוגמת זרימת עבודה: החלפת פנים

כדי להמחיש טכניקות אלו, הנה זרימת עבודה מלאה להחלפת פנים:

הגדרה ראשונית

1. טען תמונה עם פנים להחלפה
2. צייר מסכה המכסה פנים, מתרחבת מעט לשיער ורקע
3. הגדל מסכה ב-10 פיקסלים
4. טשטש מסכה ב-20 פיקסלים

Prompting

חיובי: "דיוקן פנים מפורט, מרקם עור טבעי, [תאר תאורה
מהתמונה], פוטוריאליסטי"

שלילי: "מטושטש, עור חלק, תאורה שונה, חוסר התאמה צבעונית"

הגדרות יצירה

• עוצמת Denoise: 0.85 (גבוה מספיק לפנים חדשות, לא כל כך גבוה שקצוות מתחדשים בפראות)
• צעדים: 30-40 (יותר צעדים לאיכות טובה יותר)
• CFG: 6-8 (בינוני לאיזון)

עיבוד לאחר

1. הערך תוצאה להתאמת צבע
2. אם נדרש, יישם התאמת עקומות לאזור שנוצר
3. אם מרקם עור לא מתאים, הוסף רעש עדין
4. בדיקת פלט סופי בזום 100%

איטרציה

אם תפרים נראים:

• קודם נסה להגדיל רדיוס טשטוש
• אז נסה להתאים denoise מעט למטה
• אז נסה שינויי prompt לשיפור התאמה
• לבסוף, נסה מעבר שני רק על הקצוות

גישה שיטתית זו פותרת רוב בעיות תפרי החלפת פנים.

אוטומציה ועיבוד אצווה

כאשר עושים inpainting לתמונות רבות, אוטומציה צריכה לטפל ברכיכת מסכות באופן עקבי.

צנרת מסכה סטנדרטית

צור subgraph עיבוד מסכות לשימוש חוזר:

קלט מסכה
    ↓
MaskGrow (משתנה או קבוע)
    ↓
MaskBlur (משתנה או קבוע)
    ↓
פלט מסכה

שמור זה כתבנית. התאם ערכי grow/blur לכל פרויקט, אבל השתמש בעיבוד עקבי.

יצירת מסכה אוטומטית

כאשר משתמשים ביצירת מסכה אוטומטית (segmentation, detection):

• אלו לרוב מייצרים מסכות בעלות קצוות חדים
• תמיד הוסף רכיכה לאחר יצירה
• עשוי להזדקק ל-grow אגרסיבי יותר כדי להבטיח כיסוי

בקרת איכות

לעיבוד אצווה של inpainting:

• בדוק מדגם תוצאות לתפרים
• אם תפרים עקביים מופיעים, התאם רכיכה גלובלית
• רשום תמונות בעייתיות לבדיקה ידנית

אוטומציה צריכה לטפל במקרים טיפוסיים; מקרי קצה צריכים תשומת לב ידנית.

למשתמשים שרוצים inpainting חלק ללא עיבוד מסכות ידני, Apatero.com מספק זרימות עבודה inpainting מותאמות עם רכיכה ומיזוג אוטומטיים.

מדידת הצלחה

איך אתה יודע אם מיזוג התפרים שלך עבד?

בדיקה ויזואלית

הבדיקה העיקרית היא להסתכל על התוצאה:

• צפה בזום 100% - תפרים נראים ביותר בפיקסלים בפועל
• גלול לאט על פני אזור הגבול
• פזיל - זה מדגיש קצוות וחוסרי התאמה
• הסתכל הצידה וחזור - עיניים רעננות תופסות תפרים

אם אתה לא יכול לזהות היכן היה גבול המסכה, הצלחת.

בדיקת A/B

השווה עם ובלי רכיכה:

• צור אותו inpaint עם מסכה קשה
• צור עם מסכה מרוככת
• השווה גבולות זה לצד זה
• זה מראה מה רכיכה עושה בשבילך

בדיקת צופים

הצג תוצאות לאחרים:

• עיניים רעננות תופסות תפרים שהתעוורת אליהם
• שאל "אתה יכול לומר מה שונה?"
• אם הם יכולים לזהות את הגבול, עשה איטרציה

אינטגרציה עם זרימות עבודה ComfyUI

יישום טכניקות inpainting אלו ב-ComfyUI דורש הבנת הצמתים הספציפיים ודפוסי זרימת העבודה שמאפשרים תוצאות מקצועיות.

צמתי Inpainting חיוניים

ComfyUI מספק מספר צמתים שתוכננו במיוחד לזרימות עבודה inpainting. הבנה איזה צמתים להשתמש ואיך להגדיר אותם היא בסיסית להצלחה.

VAE Encode (for Inpainting) שונה מ-VAE Encode סטנדרטי על ידי קבלת גם תמונה וגם מסכה. הוא מקודד את התמונה הרעולה כראוי ליצירת inpainting. השתמש בזה במקום VAE Encode רגיל כאשר זרימת העבודה שלך צריכה לשמר אזורים לא רעולים.

Load Image with Mask מאפשר טעינת גם תמונה וגם מסכה מקבצים יחידים (כמו ייצוא PSD) או קבצים נפרדים. זה מפשט זרימות עבודה כשמסכות מגיעות מאפליקציות עריכה חיצוניות.

צמתי עיבוד מסכה כולל GrowMask, BlurMask ו-ThresholdMask מיישמים את צנרת הרכיכה שנדונה קודם. שרשר אלו כדי ליצור מסכות מרוככות כראוי לפני הזנה ל-VAE Encode.

InpaintModelConditioning עבור חלק מהמודלים מספק conditioning נוסף שתוכנן במיוחד למשימות inpainting, משפר קוהרנטיות בין תוכן שנוצר ומקורי.

בניית זרימת עבודה Inpainting

זרימת עבודה inpainting מלאה ב-ComfyUI מחברת אלמנטים אלו ברצף:

התחל עם טעינת תמונה ומסכה, או ממקורות נפרדים או פורמט משולב. עבד את המסכה דרך צנרת הרכיכה עם ערכי grow ו-blur מתאימים לגודל העריכה שלך.

חבר את התמונה והמסכה המעובדות ל-VAE Encode for Inpainting. זה מייצר latents שהוכנו כראוי ליצירה.

השתמש ב-KSampler סטנדרטי עם latents אלו, המודל שלך ו-conditioning. פרמטר עוצמת denoise הופך חשוב במיוחד - ערכים נמוכים יותר משמרים יותר תוכן מקורי באזורי המעבר.

פענח ושמור את התוצאה. השווה עם המקור כדי להעריך ראות תפרים.

אופטימיזציה של עוצמת Denoise

פרמטר עוצמת denoise שולט כמה ה-inpainting מחדש מייצר לעומת משמר. מציאת הערך האופטימלי תלויה בעריכה הספציפית שלך.

Denoise גבוה (0.8-1.0) מחדש מייצר לחלוטין את האזור הרעול. השתמש להחלפת אובייקטים או יצירת תוכן חדש לגמרי. דורש רכיכת מסכה זהירה מאחר ואין שימור של תוכן מקורי לעזור במיזוג.

Denoise בינוני (0.5-0.8) מאזן יצירה חדשה עם שימור הקשר מקורי. טוב לרוב משימות inpainting שבהן אתה רוצה תוכן חדש שמתאים לסביבה.

Denoise נמוך (0.3-0.5) משמר רוב המידע המקורי תוך ביצוע שינויים ממוקדים. שימושי לשינויים עדינים כמו שינויי צבע או התאמות קטנות.

Denoise נמוך מאוד לרוב עובד טוב באזור המעבר המרכך גם כאשר משתמשים ב-denoise גבוה במרכז המסכה. שקול גישות denoising דיפרנציאליות לעריכות מורכבות.

תבניות זרימת עבודה למשימות נפוצות

שמור תבניות זרימת עבודה לתרחישי inpainting נפוצים כדי להימנע מבנייה מחדש מאפס.

תבנית הסרת אובייקט: רכיכה רחבה (טשטוש 30-50px), denoise גבוה, prompt ממוקד על המשך רקע. טוב להסרת אלמנטים לא רצויים תוך מילוי טבעי.

תבנית החלפת פנים: רכיכה בינונית (טשטוש 15-25px), denoise בינוני-גבוה (0.7-0.85), prompts פנים מפורטים. עובד טוב לייצור מחדש פנים תוך שמירת הקשר מקיף.

תבנית העברת סגנון inpainting: רכיכה משתנה על בסיס תוכן, denoise בינוני (0.5-0.7), prompts ממוקדי סגנון. מיישם סגנונות חדשים לאזורים ספציפיים תוך מיזוג עם מקור.

לפיתוח זרימת עבודה מקיף, ראה את מדריך הצמתים החיוניים של ComfyUI שלנו כדי להבין איך צמתי inpainting אלו משתלבים בצנרות יצירה גדולות יותר.

טכניקות יצירת מסכה מתקדמות

יצירת מסכות אפקטיביות דורשת מיומנות מעבר לציור מברשת פשוט. טכניקות מתקדמות מאפשרות עריכות מורכבות ומדויקות יותר.

יצירת מסכה אוטומטית

segmentation מונע AI מייצר מסכות אוטומטית מ-prompts או נקודות הפניה, מאפשר בחירות מורכבות ללא ציור ידני.

SAM (Segment Anything) מייצר מסכות מדויקות מ-point prompts או bounding boxes. לחץ על אובייקט ו-SAM יוצר מסכה מפורטת העוקבת אחרי הגבולות שלו. יעיל במיוחד לאובייקטים עם קצוות מורכבים.

GroundingDINO + SAM משלב text prompts עם segmentation. תאר מה לסכל ("המכונית", "אדם משמאל") והמערכת מאתרת ומפלחת אוטומטית.

segmentation מבוסס CLIP משתמש בדמיון טקסט-תמונה כדי לזהות אזורים שמתאימים לתיאורים. פחות מדויק מ-SAM אבל שימושי לבחירה מבוססת מושגים.

מסכות אוטומטיות אלו בדרך כלל יש להן קצוות חדים וצריכות רכיכה לאחר יצירה. תמיד יישם את צנרת ה-grow-then-blur למסכות שנוצרו אוטומטית.

חידוד וזיהוי קצוות

חדד מסכות שנוצרו אוטומטית לדיוק קצה טוב יותר.

חידוד זיהוי קצוות משתמש ב-Canny או מזהי קצוות אחרים כדי לשפר גבולות מסכה. יישר קצוות מסכה עם קצוות תמונה מזוהים לתוצאות נקיות יותר.

תיקון ידני על מסכות אוטומטיות משלב מהירות של יצירה אוטומטית עם דיוק של עבודה ידנית. השתמש ביצירה אוטומטית כנקודת התחלה, ואז חדד אזורי בעיה ידנית.

חידוד רב-מעבר מייצר מסכה ראשונית, מבצע inpainting denoise-נמוך, ואז מחדד מסכה על בסיס תוצאות. חידוד איטרטיבי מתכנס לגבולות אופטימליים.

הסכת אובייקטים מורכבים

אובייקטים עם גבולות מורכבים (שיער, פרווה, עלווה) מאתגרים גישות הסכה פשוטות.

טכניקות alpha matte משמרות שקיפות חלקית במקום מסכות בינאריות. שיער ופרווה באופן טבעי מתמזגים בקצוות במקום שיש להם גבולות קשים.

גישות Trimap מגדירות foreground ברור, background ברור, ואזורי מעבר לא ודאיים. אלגוריתמי matting פותרים עבור ערכי אלפא אופטימליים באזורים לא ודאיים.

compositing רב-מסכות מפריד אובייקטים מורכבים לאזורים. הסך שיער בנפרד מפנים, עבד באופן עצמאי, ואז שלב עם מיזוג מתאים.

אופטימיזציה של ביצועים לזרימות עבודה Inpainting

זרימות עבודה Inpainting יכולות להיות אינטנסיביות מבחינה חישובית. אופטימיזציה מבטיחה פעולה חלקה במיוחד כאשר עושים איטרציה על תוצאות.

ניהול זיכרון

Inpainting דורש החזקת גם תוכן מקורי וגם שנוצר בו זמנית, מגדיל דרישות זיכרון.

שיקולי רזולוציה ל-inpainting מוסיפים overhead בהשוואה ליצירת תמונה מלאה. המסכה והתמונה המקורית דורשים זיכרון נוסף מעבר לצרכי יצירה. למערכות מוגבלות בזיכרון, ראה את מדריך אופטימיזציה VRAM שלנו.

עיבוד אצווה inpainting מייצר וריאציות inpainted מרובות לבחירה. ניהול זיכרון זהיר מונע שגיאות out-of-memory כאשר מייצרים אצוות.

אסטרטגיות caching ל-inpainting שומרים את תמונת הבסיס מקודדת בין איטרציות תוך שינוי prompts או מסכות. זה מאיץ איטרציה באופן משמעותי.

אופטימיזציה של מהירות

Inpainting לרוב דורש איטרציות מרובות כדי להשיג תוצאות אופטימליות. אופטימיזציה של מהירות מאפשרת ניסוי מהיר יותר.

יצירה רק-רעולה חלק מהגישות מייצרות רק בתוך האזור הרעול במקום התמונה המלאה. זה מאיץ יצירה באופן דרמטי לעריכות קטנות.

חידוד פרוגרסיבי מתחיל עם צעדים נמוכים לתצוגה מקדימה מהירה, ואז מגדיל צעדים לאיכות סופית. הערך קומפוזיציה ומיזוג עם יצירות מהירות לפני התחייבות לרצים איכותיים.

caching קידודים שומר קידודי VAE מאוחסנים בין רצים כאשר רק משנים prompts או פרמטרי מסכה. ComfyUI עושה caching באופן אינטליגנטי אבל עיצוב זרימת עבודה יכול למקסם פגיעות cache.

שאלות נפוצות על Inpainting

איזה רדיוס רכיכה עלי להשתמש ל-inpainting פנים?

ל-inpainting פנים, השתמש ברדיוס טשטוש 15-25 פיקסלים אחרי הגדלת מסכה ב-10-15 פיקסלים. פנים רגישות לתפרים, אז רכיכה הולמת היא חיונית. הערכים המדויקים תלויים ברזולוציה - השתמש בערכים פרופורציונלית גדולים יותר לתמונות ברזולוציה גבוהה יותר.

איך להתאים גוון עור כאשר עושים inpainting לפנים?

כלול תיאורי גוון עור ב-prompt שלך ("גוון עור חם", "גוון עור זית"). ספק הקשר נדיב מעבר לאזור הפנים. אם חוסר התאמה נמשך, השתמש בתיקון צבע לאחר עיבוד עם מסכת inpaint כבחירה.

האם אני יכול לעשות inpaint ברזולוציה גבוהה יותר מהתמונה המקורית?

כן, דרך זרימות עבודה upscale-then-inpaint. הגדל את המקור תחילה, ואז עשה inpaint ברזולוציה מלאה. התוכן ש-inpainted מתאים לרזולוציה המוגדלת. לחלופין, צור ברזולוציה נמוכה יותר עם הקשר גדול יותר, ואז הגדל את התוצאה המלאה.

למה ה-inpainting שלי נראה מטושטש בהשוואה למקור?

Inpainting מטושטש בדרך כלל מציין רכיכה מוגזמת, עוצמת denoise נמוכה מדי, או צעדים לא מספיקים. הקטן רדיוס טשטוש, הגדל denoise, או הוסף צעדי דגימה נוספים. בדוק גם שרזולוציית פלט המודל שלך מתאימה לרזולוציית התמונה המקורית.

איך למנוע שינוי צבע באזור ה-inpainted?

שינויי צבע נובעים מחוסר התאמה בהקשר או נטיות מודל. תאר צבעים במפורש ב-prompts, כלול הקשר לא רעול נדיב באזור נראה, והשתמש במודלים שהוכשרו על תוכן דומה. תיקון צבע לאחר עיבוד מתקן שינויים מתמשכים.

מה הגישה הטובה ביותר ל-inpainting טקסט?

Inpainting טקסט הוא מאתגר כי מודלי AI מתקשים עם יצירת טקסט קוהרנטי. להסרת טקסט, השתמש ב-denoise גבוה ו-prompt לרקע בלבד. ליצירת טקסט, שקול להשתמש בכלי overlay טקסט מתמחים במקום AI inpainting.

איך לעשות inpaint לאובייקטים מרובים בתמונה אחת?

או השתמש במעברי inpainting נפרדים לכל אובייקט (עיבוד רציף) או שלב מסכות עם רכיכה מתאימה לכל האובייקטים. מעברים נפרדים נותנים יותר שליטה; מסכות משולבות מהירות יותר. ודא שמסכות לא חופפות אם משתמש בגישה משולבת.

סיכום

תפרי inpainting בלתי נראים דורשים הבנה למה הם מתרחשים וטיפול שיטתי בכל גורם. הטכניקה היסודית היא רכיכת מסכה - יצירת מעברים הדרגתיים שמסתירים גבולות על ידי מיזוג תוכן שנוצר ומקורי בצורה חלקה. אבל רכיכה לבדה לא תמיד מספיקה; אתה גם צריך להתאים צבע ותאורה דרך prompting והקשר, לטפל בחוסרי התאמה במרקם, ולפעמים ליישם תיקון לאחר עיבוד.

הצנרת הסטנדרטית של עיבוד מסכת grow-then-blur מטפלת ברוב המצבים. התאם את הכמויות על בסיס גודל עריכה ורזולוציית תמונה. למקרים קשים, טכניקות מתקדמות כמו inpainting רב-מעבר, denoising דיפרנציאלי, ומיזוג מבוסס תדר מספקים כלים נוספים.

Inpainting באיכות מקצועית שנראה כאילו לעולם לא נערך הוא אפשרי עם טכניקות אלו. זה לוקח תרגול כדי לפתח אינטואיציה להגדרות הנכונות במצבים שונים, אבל העקרונות הבסיסיים עקביים. שלוט בקצוות המסכה שלך, ספק הקשר טוב, התאם את הצבעים שלך, ומזג את המעברים שלך. שלוט באלמנטים אלו וה-inpainting שלך יהפוך בלתי נראה.

למשתמשים שמתחילים את מסע יצירת התמונות AI שלהם, מדריך המתחילים המלא שלנו מספק ידע יסודי שהופך את טכניקות inpainting אלו לנגישות ואפקטיביות יותר.