Inpainting Mask Feathering dan Seam Blending - Panduan Lengkap

Inpainting adalah salah satu kemampuan editing paling powerful dalam generasi gambar AI, memungkinkan Anda untuk secara selektif meregenerasi bagian gambar sambil mempertahankan sisanya. Tapi ada masalah yang mengganggu sebagian besar upaya inpainting: seam yang terlihat. Batas antara konten yang dihasilkan dan konten asli muncul sebagai tepi yang tajam, pergeseran warna, atau ketidaksesuaian tekstur yang langsung mengungkap hasil edit. Inpainting berkualitas profesional memerlukan penguasaan teknik mask feathering dan seam blending yang menciptakan transisi mulus yang tidak dapat dideteksi oleh mata. Panduan ini mencakup teori dan praktik lengkap tentang tepi inpainting yang tidak terlihat.

Memahami Mengapa Seam Muncul

Sebelum mempelajari cara menghilangkan seam, Anda perlu memahami mengapa seam terjadi. Batas yang terlihat berasal dari beberapa penyebab berbeda, masing-masing memerlukan solusi yang berbeda.

Masalah Tepi Mask yang Tajam

Penyebab seam paling umum adalah mask dengan tepi yang keras. Ketika Anda melukis mask dengan kuas yang keras, transisi dari "regenerasi piksel ini" ke "pertahankan piksel ini" adalah instan - 100% mask ke 0% mask tanpa ada di antaranya. Model generasi mengisi area yang di-mask, tetapi tidak memiliki informasi tentang cara bertransisi ke lingkungan yang tidak di-mask.

Pikirkan seperti apa ini pada tingkat piksel. Pada batas mask, Anda memiliki piksel yang dihasilkan tepat berdekatan dengan piksel asli. Piksel-piksel ini berasal dari sumber yang sama sekali berbeda dengan potensi perbedaan:

• Keseimbangan warna dan white point
• Karakteristik noise dan grain
• Pola tekstur
• Asumsi pencahayaan
• Kontras dan dynamic range

Bahkan jika konten yang dihasilkan cocok dengan materi pelajaran dengan sempurna, perbedaan teknis ini menciptakan diskontinuitas yang terlihat. Tepi mask menjadi tepi seam yang terlihat.

Ketidakcocokan Warna dan Pencahayaan

Model generasi mencoba mencocokkan konteks sekitarnya, tetapi tidak selalu berhasil dengan sempurna. Wilayah yang dihasilkan mungkin memiliki:

• Temperatur warna yang sedikit berbeda (lebih hangat atau lebih dingin)
• Tingkat kecerahan yang berbeda
• Kontras atau dynamic range yang berbeda
• Saturasi warna yang berbeda

Perbedaan ini menjadi paling terlihat di mana konten yang dihasilkan dan konten asli bertemu. Bahkan ketidakcocokan kecil menciptakan batas yang terlihat karena mata Anda sangat sensitif terhadap tepi di mana properti warna berubah.

Ketidaksesuaian Tekstur dan Noise

Setiap gambar memiliki karakteristik tekstur - pola noise, grain film, artefak kompresi, atau tekstur permukaan. Wilayah yang dihasilkan akan memiliki karakteristik teksturnya sendiri yang mungkin tidak cocok dengan aslinya. Di mana tekstur ini bertemu tanpa transisi, batasnya terlihat.

Ini sangat bermasalah dengan:

• Gambar terkompresi JPEG (blok kompresi tidak cocok)
• Foto dengan grain film (konten yang dihasilkan kurang grain yang cocok)
• Gambar dengan tekstur permukaan yang konsisten (kulit, dinding, kain)

Konteks yang Tidak Memadai

Terkadang model tidak memiliki cukup informasi tentang area sekitarnya untuk mencocokkannya dengan benar. Ini terjadi ketika:

• Mask terlalu kecil relatif terhadap apa yang Anda coba ubah
• Konteks penting berada di luar area yang terlihat
• Field of view model tidak menangkap cukup detail sekitarnya

Tanpa konteks yang memadai, model membuat asumsi yang mungkin tidak cocok dengan gambar asli.

Solusi Feathering

Feathering mengatasi masalah tepi yang keras dengan menciptakan transisi mask bertahap daripada batas tajam.

Apa yang Dilakukan Feathering

Feathering menerapkan gradien pada tepi mask. Alih-alih melompat dari 100% ke 0%, mask bertransisi secara bertahap di sepanjang rentang piksel. Di wilayah feathered, setiap piksel mendapat campuran konten yang dihasilkan dan konten asli yang proporsional dengan nilai masknya.

Pada mask 70%, satu piksel adalah 70% dihasilkan dan 30% asli. Pada mask 30%, itu 30% dihasilkan dan 70% asli. Ini menciptakan zona transisi halus di mana konten yang dihasilkan menyatu ke dalam konten asli secara bertahap.

Bagaimana Feathering Menghilangkan Seam

Zona pencampuran mengatasi perbedaan teknis yang menyebabkan seam terlihat:

• Perbedaan warna rata-rata di sepanjang transisi
• Karakteristik tekstur menyatu secara bertahap
• Setiap ketidakcocokan kecerahan menjadi gradien daripada step
• Mata melihat transisi halus daripada tepi

Yang krusial, feathering menyembunyikan batas. Alih-alih garis di mana yang dihasilkan bertemu dengan yang asli, ada zona di mana mereka menyatu. Mata tidak dapat mengidentifikasi dengan tepat di mana yang satu berakhir dan yang lain dimulai.

Metode Feathering

Beberapa teknik menciptakan mask feathered:

Gaussian Blur: Terapkan gaussian blur pada mask keras. Ini menciptakan gradien halus dari fully masked ke unmasked. Radius blur mengontrol lebar transisi.

Mask keras asli → Gaussian blur (radius 20px) → Mask feathered

Soft Brush Painting: Lukis mask dengan kuas lembut yang memiliki feathering bawaan. Kekerasan kuas mengontrol kelembutan tepi. Ini memberikan kontrol manual atas di mana feathering terjadi.

Grow Then Blur: Perluas mask terlebih dahulu, lalu blur. Ini memastikan zona feathered meluas ke luar ke area yang ingin Anda regenerasi sepenuhnya, bukan ke dalam ke area yang ingin Anda pertahankan.

Distance Transform: Hitung jarak setiap piksel dari tepi mask dan gunakan jarak itu sebagai gradien. Ini menciptakan feathering yang matematis presisi.

Memilih Jumlah Feather

Radius feather yang tepat tergantung pada situasi:

Edit kecil (noda, objek kecil): 5-10 piksel. Anda tidak ingin zona feather melebihi edit itu sendiri.

Edit sedang (mengganti wajah, mengubah pakaian): 15-30 piksel. Cukup untuk menyembunyikan transisi tanpa mempengaruhi terlalu banyak area sekitarnya.

Edit besar (latar belakang, elemen utama): 30-60+ piksel. Edit yang lebih besar dapat menggunakan zona feathering yang lebih luas yang menjadi tidak terlihat dalam konteks yang lebih besar.

Terlalu banyak feathering menyebabkan masalahnya sendiri: zona transisi dapat terlihat sebagai blur lembut antara wilayah tajam, atau dapat mempengaruhi area yang ingin Anda pertahankan. Terlalu sedikit feathering meninggalkan seam yang terlihat. Temukan keseimbangan melalui pengujian.

Pipeline Pemrosesan Mask

Inpainting profesional menggunakan urutan operasi mask untuk mencapai hasil optimal.

Pipeline Standar

Urutan pemrosesan mask tipikal di ComfyUI:

Initial Mask
    ↓
Grow (10-20 pixels)
    ↓
Gaussian Blur (15-30 pixels)
    ↓
Threshold (jika diperlukan untuk cleanup)
    ↓
Final Feathered Mask

Setiap langkah melayani tujuan:

Grow: Memperluas mask untuk memastikan Anda sepenuhnya menutupi apa yang perlu diregenerasi. Tanpa growing, langkah blur dapat meninggalkan tepi asli yang masih terlihat.

Blur: Menciptakan tepi feathered untuk blending yang mulus. Ini adalah langkah kritis untuk menghilangkan seam.

Threshold: Cleanup opsional jika mask menjadi terlalu lembut. Membangun kembali coverage solid di core sambil menjaga tepi feathered.

Node Mask ComfyUI

ComfyUI menyediakan node manipulasi mask untuk pipeline ini:

MaskGrow / MaskShrink: Memperluas atau mengontrak mask dengan jumlah piksel. Gunakan ini sebelum blurring.

MaskBlur: Menerapkan gaussian blur pada mask. Parameter radius mengontrol lebar feathering.

MaskComposite: Menggabungkan mask menggunakan berbagai operasi. Berguna untuk editing mask kompleks.

ThresholdMask: Mengkonversi mask grayscale ke binary pada threshold. Gunakan untuk cleanup setelah blur jika diperlukan.

Contoh Konfigurasi Node

Berikut konfigurasi ComfyUI spesifik untuk edit sedang:

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

Mask tumbuh 15 piksel untuk memastikan coverage penuh, kemudian blur 25 piksel untuk menciptakan zona feathering luas. Ini menangani sebagian besar edit tipikal dengan baik.

Pertimbangan Resolusi

Jumlah feathering perlu disesuaikan dengan resolusi gambar. Blur 20-piksel pada gambar 512px sangat besar; pada gambar 2048px, itu halus. Pikirkan dalam proporsi daripada piksel absolut.

Untuk aturan praktis: radius feather sekitar 2-4% dari dimensi gambar. Untuk 1024px, itu 20-40 piksel. Sesuaikan berdasarkan kebutuhan spesifik.

Mencocokkan Warna dan Pencahayaan

Bahkan dengan feathering sempurna, ketidakcocokan warna dan pencahayaan menciptakan transisi yang terlihat. Berikut cara meminimalkan masalah ini.

Menyediakan Konteks yang Memadai

Model perlu melihat cukup gambar sekitarnya untuk mencocokkan warna dan pencahayaan. Ini dikontrol oleh beberapa faktor:

Coverage mask inpainting: Jangan mask hanya area yang tepat untuk diubah. Sertakan beberapa konteks sekitarnya dalam area generasi sehingga model melihat apa yang harus dicocokkan.

Denoise strength: Denoise yang lebih tinggi meregenerasi lebih agresif. Denoise yang lebih rendah mempertahankan lebih banyak piksel asli, yang membantu dengan pencocokan warna tetapi membatasi apa yang dapat Anda ubah. Temukan keseimbangan untuk edit spesifik Anda.

Model padding/context: Beberapa model dan konfigurasi node memungkinkan Anda menentukan berapa banyak konteks di sekitar mask yang dilihat model. Maksimalkan ini untuk pencocokan yang lebih baik.

Prompt Engineering untuk Konsistensi

Prompt Anda mempengaruhi seberapa baik konten yang dihasilkan cocok dengan sekitarnya:

Deskripsikan pencahayaan: "cahaya matahari hangat dari kiri," "pencahayaan diffused lembut," "kontras bayangan dramatis"

Deskripsikan palet warna: "nada bumi yang diredam," "warna jenuh berani," "bayangan biru dingin"

Cocokkan gaya: jika gambar memiliki tampilan spesifik, deskripsikan: "gaya fotografi film," "hitam putih kontras tinggi," "ilustrasi pastel lembut"

Deskripsi ini memandu model menuju output yang cocok dengan sekitarnya.

Koreksi Warna Post-Processing

Terkadang area yang dihasilkan memerlukan koreksi warna setelah inpainting:

1. Buat mask dari area yang dihasilkan saja (dapat menggunakan mask inpaint asli)
2. Terapkan koreksi warna ke area itu:
   • Penyesuaian curves untuk mencocokkan brightness/contrast
   • Hue/saturation untuk mencocokkan tone warna
   • Color balance untuk mencocokkan temperatur
3. Feather mask koreksi ini sehingga perubahan menyatu dengan halus

Koreksi yang ditargetkan ini memperbaiki ketidakcocokan tanpa mempengaruhi seluruh gambar.

Mencocokkan Grain dan Tekstur

Jika gambar asli memiliki grain atau tekstur khas:

Tambahkan grain yang cocok: Setelah inpainting, tambahkan grain film ke area yang dihasilkan yang cocok dengan aslinya.

Gunakan texture matching: Beberapa workflow dapat mengambil sampel tekstur dari asli dan menerapkannya ke wilayah yang dihasilkan.

Generate di resolusi penuh: Menghasilkan pada resolusi yang dikurangi kemudian upscaling dapat menciptakan ketidakcocokan tekstur dengan konten resolusi asli.

Teknik Blending Lanjutan

Di luar feathering dasar, teknik lanjutan menyelesaikan masalah seam spesifik.

Multi-Pass Inpainting

Jalankan inpainting beberapa kali dengan fokus berbeda:

Pass pertama: Hasilkan konten utama dengan feathering moderat Pass kedua: Inpaint hanya wilayah tepi dengan denoise tinggi, prompt strength rendah, fokus pada blending Pass ketiga: Jika diperlukan, fine-tune area masalah spesifik

Setiap pass dapat menggunakan pengaturan berbeda yang dioptimalkan untuk tujuannya.

Differential Denoising

Terapkan kekuatan denoise berbeda ke wilayah berbeda:

• Denoise tinggi (0.8-1.0) di tengah di mana Anda ingin konten baru
• Denoise lebih rendah (0.3-0.5) menuju tepi untuk mempertahankan lebih banyak konten asli

Ini menciptakan blending inheren karena tepi lebih dipandu oleh piksel asli.

Outpainting Kemudian Cropping

Hasilkan area lebih besar dari yang Anda butuhkan, kemudian komposit bagian terbaiknya:

1. Inpaint area lebih besar dari yang benar-benar diperlukan
2. Mask konten yang dihasilkan itu dengan feathering generous
3. Komposit ke gambar asli
4. Area yang dihasilkan ekstra memberi Anda fleksibilitas dalam menempatkan seam

Teknik ini memungkinkan Anda menempatkan zona blend di mana pun paling tidak terlihat.

Frequency-Based Blending

Blend frekuensi berbeda secara independen:

1. Pisahkan gambar menjadi frekuensi tinggi dan rendah (high-pass/low-pass)
2. Blend frekuensi rendah dengan feathering lebih luas (warna, tone)
3. Blend frekuensi tinggi dengan feathering lebih sempit (tekstur, detail)
4. Gabungkan kembali

Teknik compositing profesional ini mencocokkan warna dengan halus sambil menjaga transisi detail ketat.

Blend Modes

Ketika mengkomposit konten yang dihasilkan, blend modes dapat membantu:

• Normal: Compositing standar
• Soft Light: Dapat membantu mencocokkan kontras
• Color: Transfer hanya warna dari satu layer ke yang lain
• Luminosity: Transfer hanya brightness

Bereksperimen dengan blend modes terkadang menyelesaikan seam yang persisten.

Solusi Masalah Spesifik

Berikut solusi untuk masalah seam umum spesifik.

Color Banding dalam Transisi

Jika transisi feathered menunjukkan band warna yang terlihat:

• Tingkatkan radius blur untuk gradien yang lebih halus
• Tambahkan noise sedikit ke mask untuk memecah band
• Hasilkan pada bit depth lebih tinggi jika memungkinkan
• Tambahkan grain film untuk menyembunyikan banding

Tepi Lembut yang Terlihat

Jika feathering terlalu jelas sebagai zona lembut:

• Kurangi radius blur
• Gunakan falloff feathering yang lebih tajam (kurang linear)
• Pastikan tepi asli tajam dengan masking akurat
• Periksa bahwa Anda tidak double-softening (kuas feathered + blur)

Pergeseran Warna yang Persisten

Jika warna tidak cocok meskipun prompting:

• Post-process dengan koreksi warna
• Ambil sampel warna dari asli dan gunakan dalam prompt
• Gunakan reference image (img2img) untuk panduan warna
• Coba seed berbeda - beberapa seed cocok lebih baik

Ketidakcocokan Tekstur

Jika tekstur tidak cocok pada batas:

• Hasilkan pada resolusi penuh
• Tambahkan noise/grain yang cocok post-generation
• Gunakan texture sampling/transfer jika tersedia
• Feather lebih luas untuk menyebarkan transisi

Batas Detail Halus

Jika detail halus (rambut, bulu, daun) memerlukan tepi bersih:

• Gunakan mask painting yang sangat presisi
• Feather dengan metode yang sadar detail
• Post-process dengan edge tools yang sadar detail
• Terima beberapa cleanup manual untuk tepi kompleks

Contoh Workflow: Penggantian Wajah

Untuk mengilustrasikan teknik ini, berikut workflow penggantian wajah lengkap:

Setup Awal

1. Load image dengan wajah yang akan diganti
2. Lukis mask menutupi wajah, meluas sedikit ke rambut dan latar belakang
3. Grow mask 10 piksel
4. Blur mask 20 piksel

Prompting

Positive: "detailed face portrait, natural skin texture, [describe
lighting from image], photorealistic"

Negative: "blurry, smooth skin, different lighting, color mismatch"

Pengaturan Generasi

• Denoise strength: 0.85 (cukup tinggi untuk wajah baru, tidak terlalu tinggi sehingga tepi regenerasi liar)
• Steps: 30-40 (lebih banyak steps untuk kualitas lebih baik)
• CFG: 6-8 (moderat untuk keseimbangan)

Post-Processing

1. Evaluasi hasil untuk color matching
2. Jika diperlukan, terapkan penyesuaian curves ke wilayah yang dihasilkan
3. Jika tekstur kulit tidak cocok, tambahkan noise halus
4. Pemeriksaan output final pada zoom 100%

Iterasi

Jika seam terlihat:

• Pertama coba tingkatkan radius blur
• Kemudian coba sesuaikan denoise sedikit ke bawah
• Kemudian coba perubahan prompt untuk pencocokan lebih baik
• Akhirnya, coba pass kedua pada tepi saja

Pendekatan sistematis ini menyelesaikan sebagian besar masalah seam penggantian wajah.

Otomasi dan Batch Processing

Ketika inpainting banyak gambar, otomasi perlu menangani mask feathering secara konsisten.

Pipeline Mask Standar

Buat subgraph pemrosesan mask yang dapat digunakan kembali:

Mask Input
    ↓
MaskGrow (variable atau fixed)
    ↓
MaskBlur (variable atau fixed)
    ↓
Mask Output

Simpan ini sebagai template. Sesuaikan nilai grow/blur per proyek, tetapi gunakan pemrosesan yang konsisten.

Generasi Mask Otomatis

Ketika menggunakan generasi mask otomatis (segmentasi, deteksi):

• Ini sering menghasilkan mask bertepi keras
• Selalu tambahkan feathering post-generation
• Mungkin perlu grow lebih agresif untuk memastikan coverage

Quality Control

Untuk batch inpainting:

• Spot-check hasil untuk seam
• Jika seam konsisten muncul, sesuaikan feathering secara global
• Log gambar bermasalah untuk review manual

Otomasi harus menangani kasus tipikal; edge case perlu perhatian manual.

Untuk pengguna yang ingin inpainting mulus tanpa pemrosesan mask manual, Apatero.com menyediakan workflow inpainting yang dioptimalkan dengan feathering dan blending otomatis.

Mengukur Keberhasilan

Bagaimana Anda tahu jika seam blending Anda berhasil?

Inspeksi Visual

Tes utama adalah melihat hasilnya:

• Lihat pada zoom 100% - seam paling terlihat pada piksel aktual
• Pan perlahan melintasi area batas
• Menyipitkan mata - ini menekankan tepi dan ketidakcocokan
• Lihat ke tempat lain dan kembali - mata segar menangkap seam

Jika Anda tidak dapat mengidentifikasi di mana batas mask berada, Anda berhasil.

A/B Testing

Bandingkan dengan dan tanpa feathering:

• Hasilkan inpaint sama dengan mask keras
• Hasilkan dengan mask feathered
• Bandingkan batas side by side
• Ini menunjukkan apa yang dilakukan feathering untuk Anda

Viewer Testing

Tunjukkan hasil kepada orang lain:

• Mata segar menangkap seam yang telah Anda buta terhadapnya
• Tanyakan "bisakah Anda tahu apa yang diubah?"
• Jika mereka dapat mengidentifikasi batas, iterate

Integrasi dengan Workflow ComfyUI

Mengimplementasikan teknik inpainting ini di ComfyUI memerlukan pemahaman node dan pola workflow spesifik yang memungkinkan hasil profesional.

Node Inpainting Essential

ComfyUI menyediakan beberapa node yang dirancang khusus untuk workflow inpainting. Memahami node mana yang digunakan dan cara mengkonfigurasinya adalah fundamental untuk kesuksesan.

VAE Encode (untuk Inpainting) berbeda dari VAE Encode standar dengan menerima gambar dan mask. Ini mengenkode gambar yang di-mask dengan benar untuk generasi inpainting. Gunakan ini alih-alih VAE Encode biasa ketika workflow Anda perlu mempertahankan area yang tidak di-mask.

Load Image with Mask memungkinkan loading gambar dan mask dari file tunggal (seperti ekspor PSD) atau file terpisah. Ini menyederhanakan workflow ketika mask berasal dari aplikasi editing eksternal.

Node pemrosesan mask termasuk GrowMask, BlurMask, dan ThresholdMask mengimplementasikan pipeline feathering yang dibahas sebelumnya. Rantai ini untuk membuat mask feathered yang benar sebelum memasukkan ke VAE Encode.

InpaintModelConditioning untuk beberapa model menyediakan conditioning tambahan yang dirancang khusus untuk tugas inpainting, meningkatkan koherensi antara konten yang dihasilkan dan asli.

Membangun Workflow Inpainting

Workflow inpainting lengkap di ComfyUI menghubungkan elemen ini secara berurutan:

Mulai dengan loading gambar dan mask, baik dari sumber terpisah atau format gabungan. Proses mask melalui pipeline feathering dengan nilai grow dan blur yang sesuai untuk ukuran edit Anda.

Hubungkan gambar dan mask yang diproses ke VAE Encode untuk Inpainting. Ini menghasilkan latent yang disiapkan dengan benar untuk generasi.

Gunakan KSampler standar dengan latent ini, model Anda, dan conditioning. Parameter denoise strength menjadi sangat penting - nilai lebih rendah mempertahankan lebih banyak konten asli di zona transisi.

Decode dan simpan hasilnya. Bandingkan dengan asli untuk mengevaluasi visibilitas seam.

Optimisasi Denoise Strength

Parameter denoise strength mengontrol seberapa banyak inpainting meregenerasi versus mempertahankan. Menemukan nilai optimal tergantung pada edit spesifik Anda.

Denoise tinggi (0.8-1.0) sepenuhnya meregenerasi area yang di-mask. Gunakan untuk mengganti objek atau menghasilkan konten yang sama sekali baru. Memerlukan mask feathering yang hati-hati karena tidak ada preservasi konten asli untuk membantu blend.

Denoise sedang (0.5-0.8) menyeimbangkan generasi baru dengan preservasi konteks asli. Baik untuk sebagian besar tugas inpainting di mana Anda ingin konten baru yang cocok dengan sekitarnya.

Denoise rendah (0.3-0.5) mempertahankan sebagian besar informasi asli sambil membuat perubahan yang ditargetkan. Berguna untuk modifikasi halus seperti perubahan warna atau penyesuaian minor.

Denoise sangat rendah sering bekerja dengan baik di zona transisi feathered bahkan ketika menggunakan denoise tinggi di tengah mask. Pertimbangkan pendekatan differential denoising untuk edit kompleks.

Template Workflow untuk Tugas Umum

Simpan template workflow untuk skenario inpainting umum untuk menghindari membangun dari awal.

Template penghapusan objek: Feathering luas (30-50px blur), denoise tinggi, prompt fokus pada kelanjutan latar belakang. Baik untuk menghapus elemen yang tidak diinginkan sambil mengisi secara natural.

Template penggantian wajah: Feathering moderat (15-25px blur), denoise medium-high (0.7-0.85), prompt wajah detail. Bekerja dengan baik untuk meregenerasi wajah sambil mempertahankan konteks sekitarnya.

Template inpainting transfer gaya: Feathering variabel berdasarkan konten, denoise sedang (0.5-0.7), prompt fokus gaya. Menerapkan gaya baru ke wilayah spesifik sambil blending dengan asli.

Untuk pengembangan workflow komprehensif, lihat panduan node essential ComfyUI kami untuk memahami bagaimana node inpainting ini cocok ke dalam pipeline generasi yang lebih besar.

Teknik Pembuatan Mask Lanjutan

Membuat mask efektif memerlukan keterampilan di luar painting kuas sederhana. Teknik lanjutan memungkinkan edit yang lebih kompleks dan presisi.

Generasi Mask Otomatis

Segmentasi bertenaga AI menghasilkan mask secara otomatis dari prompt atau titik referensi, memungkinkan seleksi kompleks tanpa painting manual.

SAM (Segment Anything) menghasilkan mask presisi dari prompt titik atau bounding box. Klik pada objek dan SAM membuat mask detail mengikuti batasnya. Sangat efektif untuk objek dengan tepi kompleks.

GroundingDINO + SAM menggabungkan prompt teks dengan segmentasi. Deskripsikan apa yang akan di-mask ("mobil", "orang di kiri") dan sistem menemukan dan mensegmentasinya secara otomatis.

Segmentasi berbasis CLIP menggunakan kemiripan teks-gambar untuk mengidentifikasi wilayah yang cocok dengan deskripsi. Kurang presisi daripada SAM tetapi berguna untuk seleksi berbasis konsep.

Mask otomatis ini biasanya memiliki tepi keras dan memerlukan feathering post-generation. Selalu terapkan pipeline grow-then-blur ke mask yang dihasilkan secara otomatis.

Refinement dan Edge Detection

Perbaiki mask yang dihasilkan secara otomatis untuk akurasi tepi yang lebih baik.

Edge detection refinement menggunakan Canny atau edge detector lain untuk meningkatkan batas mask. Sejajarkan tepi mask dengan tepi gambar yang terdeteksi untuk hasil lebih bersih.

Manual touch-up pada mask otomatis menggabungkan kecepatan generasi otomatis dengan presisi pekerjaan manual. Gunakan generasi otomatis sebagai titik awal, kemudian perbaiki area masalah secara manual.

Multi-pass refinement menghasilkan mask awal, melakukan inpainting denoise rendah, kemudian memperbaiki mask berdasarkan hasil. Refinement iteratif konvergen pada batas optimal.

Masking Objek Kompleks

Objek dengan batas kompleks (rambut, bulu, dedaunan) menantang pendekatan masking sederhana.

Teknik alpha matte mempertahankan transparansi parsial daripada mask binary. Rambut dan bulu secara natural blend di tepi daripada memiliki batas keras.

Pendekatan trimap mendefinisikan foreground pasti, background pasti, dan zona transisi tidak pasti. Algoritma matting menyelesaikan nilai alpha optimal di wilayah tidak pasti.

Compositing multi-mask memisahkan objek kompleks menjadi wilayah. Mask rambut terpisah dari wajah, proses secara independen, kemudian gabungkan dengan blending yang sesuai.

Optimisasi Kinerja untuk Workflow Inpainting

Workflow inpainting bisa intensif komputasi. Optimisasi memastikan operasi halus terutama saat iterasi pada hasil.

Manajemen Memori

Inpainting memerlukan menyimpan konten asli dan yang dihasilkan secara bersamaan, meningkatkan kebutuhan memori.

Pertimbangan resolusi untuk inpainting menambah overhead dibandingkan generasi gambar penuh. Mask dan gambar asli memerlukan memori tambahan di luar kebutuhan generasi. Untuk sistem dengan memori terbatas, lihat panduan optimisasi VRAM kami.

Batch processing inpainting menghasilkan beberapa variasi inpainted untuk dipilih. Manajemen memori yang hati-hati mencegah error out-of-memory saat menghasilkan batch.

Strategi caching untuk inpainting menjaga gambar base yang dienkode di antara iterasi sambil memvariasikan prompt atau mask. Ini mempercepat iterasi secara signifikan.

Optimisasi Kecepatan

Inpainting sering memerlukan beberapa iterasi untuk mencapai hasil optimal. Optimisasi kecepatan memungkinkan eksperimen lebih cepat.

Generasi masked-only beberapa pendekatan hanya menghasilkan dalam wilayah masked daripada gambar penuh. Ini secara dramatis mempercepat generasi untuk edit kecil.

Progressive refinement dimulai dengan steps rendah untuk preview cepat, kemudian meningkatkan steps untuk kualitas final. Evaluasi komposisi dan blending dengan generasi cepat sebelum berkomitmen pada run kualitas.

Caching encoding menjaga encoding VAE di-cache antara run saat hanya mengubah prompt atau parameter mask. ComfyUI cache dengan cerdas tetapi desain workflow dapat memaksimalkan cache hit.

Pertanyaan yang Sering Diajukan Tentang Inpainting

Radius feather apa yang harus saya gunakan untuk face inpainting?

Untuk face inpainting, gunakan radius blur 15-25 piksel setelah growing mask 10-15 piksel. Wajah sensitif terhadap seam, jadi feathering yang memadai sangat penting. Nilai yang tepat tergantung pada resolusi - gunakan nilai proporsional lebih besar untuk gambar resolusi lebih tinggi.

Bagaimana cara mencocokkan skin tone saat inpainting wajah?

Sertakan deskripsi skin tone dalam prompt Anda ("warm skin tone", "olive complexion"). Berikan konteks generous di luar area wajah. Jika ketidakcocokan tetap ada, gunakan koreksi warna post-processing dengan mask inpaint sebagai seleksi.

Bisakah saya inpaint pada resolusi lebih tinggi dari gambar asli?

Ya, melalui workflow upscale-then-inpaint. Upscale aslinya terlebih dahulu, kemudian inpaint pada resolusi penuh. Konten yang di-inpaint cocok dengan resolusi yang di-upscale. Alternatifnya, hasilkan pada resolusi lebih rendah dengan konteks lebih besar, kemudian upscale hasil lengkap.

Mengapa inpainting saya terlihat blur dibanding aslinya?

Inpainting blur biasanya menunjukkan feathering berlebihan, denoise strength terlalu rendah, atau steps tidak cukup. Kurangi radius blur, tingkatkan denoise, atau tambahkan lebih banyak sampling steps. Juga periksa bahwa resolusi output model Anda cocok dengan resolusi gambar asli.

Bagaimana cara mencegah color shifting di area inpainted?

Color shift berasal dari ketidakcocokan konteks atau kecenderungan model. Deskripsikan warna secara eksplisit dalam prompt, sertakan konteks unmasked generous di area yang terlihat, dan gunakan model yang dilatih pada konten serupa. Koreksi warna post-processing memperbaiki shift yang persisten.

Apa pendekatan terbaik untuk inpainting teks?

Text inpainting menantang karena model AI kesulitan dengan generasi teks koheren. Untuk menghapus teks, gunakan denoise tinggi dan prompt hanya untuk latar belakang. Untuk menghasilkan teks, pertimbangkan menggunakan tools text overlay khusus daripada AI inpainting.

Bagaimana cara inpaint beberapa objek dalam satu gambar?

Baik gunakan pass inpainting terpisah untuk setiap objek (memproses secara berurutan) atau gabungkan mask dengan feathering yang sesuai untuk semua objek. Pass terpisah memberi lebih banyak kontrol; mask gabungan lebih cepat. Pastikan mask tidak tumpang tindih jika menggunakan pendekatan gabungan.

Kesimpulan

Seam inpainting yang tidak terlihat memerlukan pemahaman mengapa seam terjadi dan secara sistematis mengatasi setiap penyebab. Teknik fundamental adalah mask feathering - menciptakan transisi bertahap yang menyembunyikan batas dengan blending konten yang dihasilkan dan asli dengan halus. Tapi feathering saja tidak selalu cukup; Anda juga perlu mencocokkan warna dan pencahayaan melalui prompting dan konteks, mengatasi ketidakcocokan tekstur, dan terkadang menerapkan koreksi post-processing.

Pipeline standar pemrosesan mask grow-then-blur menangani sebagian besar situasi. Sesuaikan jumlah berdasarkan ukuran edit dan resolusi gambar. Untuk kasus sulit, teknik lanjutan seperti multi-pass inpainting, differential denoising, dan frequency-based blending menyediakan tools tambahan.

Inpainting berkualitas profesional yang terlihat seperti tidak pernah diedit dapat dicapai dengan teknik ini. Dibutuhkan latihan untuk mengembangkan intuisi untuk pengaturan yang tepat dalam situasi berbeda, tetapi prinsip dasarnya konsisten. Kontrol tepi mask Anda, berikan konteks yang baik, cocokkan warna Anda, dan blend transisi Anda. Kuasai elemen-elemen ini dan inpainting Anda akan menjadi tidak terlihat.

Untuk pengguna yang memulai perjalanan generasi gambar AI mereka, panduan lengkap pemula kami menyediakan pengetahuan foundational yang membuat teknik inpainting ini lebih accessible dan efektif.