什么是LanPaint？
LanPaint是一款专为Stable Diffusion模型设计的高质量图像修复工具，无需额外训练即可实现精准的图像修复与替换。它通过多轮迭代推理优化修复效果，支持无缝精准的修复结果。提供简易集成方式，完全兼容ComfyUI工作流，用户只需替换默认采样器节点即可使用。支持多样化参数调节以适应不同复杂度的修复任务，如调节推理步数、内容对齐强度等。无论是简单替换还是复杂损毁修复，LanPaint都是提升图像生成质量的强力工具。
LanPaint核心功能
零训练图像修复：适配任意Stable Diffusion模型（包括用户自定义模型），无需额外训练即可实现高质量图像修复。
简易集成：完全兼容ComfyUI的KSampler工作流，用户仅需替换默认采样器节点即可快速获得高质量修复效果。
高品质修复：通过多轮迭代推理优化修复区域与原图的衔接效果，实现自然无缝的修复效果。
灵活参数调节：提供多种高级参数（如推理步数、内容对齐强度、噪声遮罩等），可根据任务复杂度进行精细调节。
LanPaint技术原理
迭代推理模拟模型"思考"过程：在每次去噪步骤前进行多轮迭代推理（由LanPaint NumSteps参数控制），逐步优化修复区域的生成内容。
内容对齐与约束：通过LanPaint Lambda参数控制修复区域与未修复区域的内容对齐强度，确保视觉过渡自然，避免明显拼接痕迹。
噪声遮罩动态调节：在迭代过程中动态调节噪声遮罩强度（由LanPaint StepSize控制），更好地引导模型生成修复区域内容，避免过生成导致的失真。
进阶参数优化：通过调节LanPaint_cfg_BIG（修复区域CFG scale）和LanPaint_Friction（摩擦系数）等参数优化修复效果，平衡修复质量与生成速度。
二值化遮罩处理：要求输入遮罩必须为二值化遮罩（取值为0或1），避免透明度或渐变导致的生成问题，确保修复区域边界清晰明确。
LanPaint项目地址
GitHub仓库：https://github.com/scraed/LanPaint
LanPaint应用场景
图像修复与损毁恢复：用于修复老照片、受损图像或去除图像中的划痕污渍，恢复图像完整性与清晰度。
内容替换与编辑：快速替换图像中特定元素，如改变人物服装颜色、替换场景物品等，用于创意图像编辑或视觉效果优化。
艺术创作与设计：修改完善画作局部细节或按创作需求调整图像内容，帮助艺术家和设计师快速实现创意构想。
广告与商业图像处理：快速调整商品展示图中的背景、道具或人物元素，适应不同营销需求，提升视觉吸引力。
视频帧修复与编辑：用于视频关键帧修复，优化或修补视频内容，如去除干扰元素或修复受损视频帧。
