LanPaint：一款无需额外训练的图像修复工具

LanPaint是一款无需额外训练的高质量图像修复工具，适用于所有基于Stable Diffusion的模型，包括用户自定义的模型。它通过多次迭代的“思考”过程优化去噪步骤，从而实现无缝且精确的修复效果。

LanPaint功能特点：

1、零训练修复：

LanPaint无需对特定数据集或模型进行额外训练，即可立即在任何Stable Diffusion模型上使用。

2、简单集成：

与标准的ComfyUI KSampler工作流相同，用户可以轻松上手，集成过程简单。

3、高质量修复：

通过精确的条件推断和快速收敛的Langevin动力学框架，LanPaint能在少量迭代中实现高保真修复效果。

4、快速收敛与避免局部最优：

LanPaint采用Fast Langevin Dynamics（FLD）框架和双向引导（BiG）分数函数，避免因大步长扩散步骤导致的局部最优问题。

5、广泛适用性：

无需针对特定数据集或模型进行训练，即可直接应用于各种社区训练的扩散模型。

LanPaint使用方法：

1、安装ComfyUI和ComfyUI-Manager。

2、通过ComfyUI-Manager搜索并安装LanPaint节点，或手动克隆LanPaint仓库到ComfyUI的`custom_nodes`文件夹。

3、调整参数（如`LanPaint_NumSteps`、`LanPaint_Lambda`等）以优化修复效果。

LanPaint适用场景：

1、图像修复：修复老照片、去除划痕或损坏部分。

2、创意设计：扩展图像边界、替换内容、生成新元素。

3、艺术创作：根据文本提示生成风格一致的新内容。

4、商业图像处理：广告设计、产品图优化。

5、隐私保护：去马赛克、恢复模糊内容。

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