最近、開発者Scraedは、GitHubで追加のトレーニングを必要としない画像修理ツールであるLanpaintをリリースしました。このツールは、ユーザー自身がトレーニングするカスタムモデルでさえ、ユーザーが安定した拡散モデル（SD）に高品質の画像修復効果を達成できるように設計されています。 LanPaintを使用すると、複数の反復を除去する前にモデルを「考える」ことができ、よりシームレスで正確な修復結果を達成できます。
LANPaintの主な機能の1つは、ゼロトレーニング修正です。ユーザーは、退屈なトレーニングプロセスなしで、任意のSDモデルですぐにツールを使用できます。さらに、LanPaint統合は非常に簡単であり、ユーザーは標準のComfyui Ksamplerを使用するように動作することができます。スムーズなワークフローは、使用のしきい値を大幅に削減します。
機能の観点から、LanPaintは高品質のシームレスな復元体験を提供します。ユーザーは、このツールを使用して、命令に従って画像をComfyuiにドラッグするだけで、複数のタイプの修理タスクを実行できます。たとえば、ユーザーはバスケット画像をバスケットボールの画像に変換するか、白いシャツを青いシャツなどに変えることができます。異なる例の結果、複雑な画像を処理する際にLanPaintの強力な能力を示しています。
LanPaintの使用は非常に簡単です。ユーザーは、ComfyuiとComfyui-Managerをインストールし、検索または手動インストールを通じてLanPaintノードに参加するだけです。インストール後、LANPaintノードはComfyuiの「サンプリング」カテゴリに表示され、ユーザーはデフォルトのKSamplerを使用するなどの高品質の画像修理を実行できます。
使用中、ユーザーはLANPaintにはバイナリマスクの使用が必要で（値0または1）、マスクの透明度と硬度を最大に設定する必要があることに注意する必要があります。さらに、LanPaintはユーザーテキストのプロンプトに大きく依存しており、ユーザーはマスクエリアで何を生成したいかを明確に説明する必要があります。
LanPaintは、画像の復元の分野に革新的な改善をもたらし、運用プロセスを簡素化し、修理の品質を改善し、より強力な画像処理ツールをユーザーに提供しました。
プロジェクト：https：//github.com/scraed/lanpaint
キーポイント：
ゼロトレーニング修正：追加のトレーニングなしで、安定した拡散モデルでの即時使用をサポートします。
簡単な統合：標準のcomfyui ksamplerと同じワークフローで、使用する障壁を下げます。
高品質の修理：高品質のシームレスな画像修復効果を提供し、さまざまな複雑な修理タスクをサポートします。