Inpaint(局部重绘) 相当于小号的AI版PS，不但可以进行局部画面的修改，还可以去除背景中多余的内容，或者是四周画面内容的扩充。
预处理器说明
Inpaint_Global_Harmonious：重绘-全局融合算法，会对整个图片的画面和色调均有所调整，一般在较大范围的重绘和扩展的时候选择；
Inpaint_only：仅局部重绘，只会对蒙版里面的内容进行局部重绘；
Inpaint_only+lama：仅局部重绘+大型蒙版，会先使用lama预处理器进行图片处理，使得生成出来的画面更干净些，适用于去除图片中的物体时使用；
实操
现在想将下方图片中的手持咖啡，换成手里拿着苹果：
在 ControlNet 中上传图片，手部和咖啡区域，画上蒙版：
修改提示词为：1girl,holding an apple,at the coffee shop,
生成图片如下：
通过 ControlNet—Inpaint 的功能得到的图片，会比发送至局部重绘生成的图片效果好上不少。
原因是，在 ControlNet 的帮助下，结合 Inpaint 模型，能够更加精准地预测重绘的细节，从而得到更好的融合效果。
今天先分享到这里~
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总结
### 文章总结：Inpaint局部重绘与ControlNet结合应用**Inpaint简介**：
Inpaint，作为AI版的局部图像处理工具，不仅擅长于修改图片中的特定区域，还能有效去除背景中的多余元素或扩展画面内容，功能强大且灵活。
**预处理器功能解析**：
- **Inpaint_Global_Harmonious**：适用于大范围重绘或扩展，通过调整整个图片的画面和色调，实现全局融合效果。
- **Inpaint_only**：专注于蒙版内的局部区域进行重绘，不影响图片其他部分。
- **Inpaint_only+lama**：在局部重绘基础上，结合lama预处理器，先对图片进行预处理，使最终画面更加干净，尤其适合去除图片中的特定物体。
**实操案例**：
以将图片中人物手持的咖啡替换为苹果为例，展示了Inpaint与ControlNet结合使用的强大效果。具体步骤如下：
1. 在ControlNet中上传图片，并对手部和咖啡区域绘制蒙版。
2. 修改提示词为“1girl, holding an apple, at the coffee shop,”以指导模型生成新内容。
3. 利用ControlNet结合Inpaint模型进行重绘，结果显示，这种方法比单纯使用局部重绘生成的图片效果更佳。原因在于ControlNet能够更精确地预测并融合重绘细节，提升整体视觉效果。
**总结与展望**：
通过本文，我们了解到Inpaint在图像处理中的多样应用及其与ControlNet结合带来的显著优势。无论是进行局部修改还是整体优化，Inpaint都展现出了其作为AI图像处理工具的独特魅力。未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信，这类工具将在更多领域发挥重要作用，为创意设计和图像处理带来更多可能性。