大家好，我是三石。
今天给大家带来的是 ComfyUI 的局部重绘的工作流，跟之前一样，我会通过一些理论知识来帮助大家对 ComfyUI 的工作流和节点有更深的认知，还是那句话，知其然，还要知其所以然。
相关教程：
为什么要写局部重绘，是因为我发现虽然市面上有很多 ComfyUI 的基础局部重绘的教程，我也看了很多，但老有一种隔靴搔痒的感觉，让我似懂非懂。
抱着“假设-验证-结果-总结”的探索精神，我看了大量相关的视频，教程和官方文档，终于把ComfyUI 的局部重绘的基础工作流给整明白的七七八八了，现在就开始吧。
本期是 ComfyUI 的入门级局部重新绘制的讲解，如果大家喜欢，我后面会再写一些高级的局部重绘的教程，但是，我们先从简单的讲起，简单的原理搞明白了，复杂的东西也就一通百通了，本质都差不多。
我总结了基础局部重绘的三种方法，分别是：VAE 内补编码器、设置 Latent 噪波遮罩和使用 ControlNet（重点讲解）
首先声明，这三种方法，没有优劣之分，用哪种要看具体的需求，我先简单列出这三种方法各自的使用场景，后面我们再用例子来补充说明。
一、理解局部重绘的基础概念
现在正式进入主题，要想理解局部重绘，我们需要首先理解“局部是怎么重绘的”？，如果大家之前学过 photoshop，就能很好地理解了，其实就是“蒙版”。
只不过是现在把这个手动的过程换到 ComfyUI 变成一个自动的过程了，我通过笔刷把需要改图的区域画出来，其余的地方（背景和周边的地面）保持不变，然后在蒙版区域画只猫，看下图：
二、局部重绘的蒙版处理方式
理解了局部重绘的基础概念，我们还需要理解下蒙版的处理方式，简单说就是蒙版里面的图是怎么生成的，官方用语是：通过采样重绘蒙版区域。
蒙版的采样不仅受蒙版区域内原图的影响（遮罩处理方式），也受蒙版区域外原图的影响（重绘区域）。结合 webui 大家看图：
在上图的基础上，我罗列了常见的 2 种搭配方式，分别是：
- 重绘区域参考（全图）+蒙版蒙住内容（空白潜空间）
- 重绘区域参考（全图）+蒙版蒙住内容（原图）
这两种方案分别对应了两种组最简单的局部重绘的方法：
- VAE 内补编码器
- 设置 Latent 噪波遮罩
- 这两种修改办法我简称为“大补和小补”
另外一种局部绘制的方法是 ControlNet，跟上面两种不一样，ControlNet 是严格控制蒙版内容的"框架"，然后基于框架生成类似的画面，我们可以对比下面三张图：
三、三种局部重绘的工作流和案例
理解了上面的概念，我们就可以来有的放矢地搭建我们的工作流了，这里我还是想通过一些简单的例子和对比来帮助大家更好地区别。
1. 理解降噪和重绘幅度
图生图工作流如下：
原理是先将本地上传的图片解码成计算机能识别的语言（添加噪点），然后结合 Prompt，综合得到一张新的图片，简单地说就是生成的新图片是“图+字”的综合体。这里有个关键就是“降噪（denoise）”，简单理解就是“重绘幅度”，数值在 0-1 之间，数值越大，重绘幅度越高，直至完全偏离原图，数值越低，越接近原图，至于为什么是这个原理，为了方便大家理解，我画了张图，如下：
理解了这个之后，我们就可以开始搭建我们的重绘工作流了。
2. VAE 内补编码器局部重绘
本次实验的底模和 clip 文本编码器如下：
在这之前，先上传一张需要重绘的照片，然后画上蒙版，最后点击“save to node”，如下图：
然后我们需要对蒙版进行编码，将蒙版和图像一起上传到“VAE 内补编码器”中，这种重绘方式的原理是蒙版区域为空白潜空间，生成的图像跟之前蒙版的内容没有任何关系，只是参考了原图的风格和感受，所以适合重绘一个完全不想干的东西，工作流如下：
其中“VAE 内补编码器”中的遮罩延展，我们可以理解为 photoshop 中的“羽化”，一般设置为 6 即可，太小或者太大都不太合适，我做了实验如下，可以很明显的发现，羽化=0 时，猫咪的边缘很生硬，无法和画面如为一体，就像是“重新粘贴上去的”。
并且我们发现，VAE 内补编码器的重绘方式确实适合做一些比较大的调整，我们做个人像试试：
哈哈，确实蒙版区域的内容跟原来毫不相干，大概率有抽卡的成分，所以大家在用这种局部重绘时，最好是用在那种不是微调的，效果还是不错的。
备注：不建议降低降噪值，否则就会出现下图这种情况，原因：数值越低，越接近原图，现在蒙版区域又是空白潜空间，所以就没了参考了，所以就这样了。
小结：
3. Latent 噪波遮罩局部重绘
那如果我不想大调整，我只想微调局部，怎么办？
这时候 Latent 噪波遮罩的方法就非常管用，这种重绘方式的原理是蒙版区域参考了原蒙版内容，重绘区域还参考了原图，所以适合微调，能更好地理解需要重新生成的内容，工作流如下：
这里可以发现，因为这里的遮罩参考了原图，所以设置降噪幅度是有用的，
这是降噪=0.69 跟原图差的有点大，但还是跟原图保持了一个差不多的特征效果，不会很离谱。
换成降噪=0.55
再换成降噪=0.4
是不是很明显，降噪数值越低，跟原图越像，但提示词 “1 smiling girl”依然会表现出来，而上面的“VAE 内补编码器”则有点不尽如人意了，就像是直接搞了张“膏药”，哈哈。
所以，我们可以试着让这个女孩带上眼镜，其余保持不变，这就是典型的局部微调，我们看下效果：
再来一个，给鸟换个金色羽毛，是不是还不错。
小结：
4. ControlNet 局部重绘
到这，相信大家已经理解了最基本的两种重绘方式，现在有个新问题，当画面需要进行重大更改，但是又尽量不改变整体角色形象，比如人物外轮廓不变，在这个基础上进行重绘，又该如何呢？这里就需要用到 ControlNet 来传递原始图像的整体姿势。
如果我想把之前的女孩变成老奶奶，属于重大修改，但不能改变画面形象，姿势，综合来看，controlnet 的效果是最完美的，手部动作也还原了。三种处理方式的结果如下：
再比如换上另一个女孩，控制效果依然不错。
工作流如下：
这里我自己理解 ControlNet 重绘适合整体的大修改，但是还能保留原图像特性，我们看官方文档的示例就比较清楚了：
- ControlNet 官方介绍：https://github.com/lllyasviel/ControlNet-v1-1-nightly?tab=readme-ov-file
- ControlNet 1.1 模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main
到这里，我把我理解的都告诉大家了，其实这三种办法简单讲就是在重绘时对画面的控制程度越来越高，越来越精细，如果我只想简单来个替换，第一种就很好，但是我想造型还是那个造型，但得换个人，咱就得用 ControlNet 来精准控制。
四、初步了解 ControlNet
上面的第三种局部重绘的方法，用到的是 ControlNet，那 ControlNet 的基本内容和原理又是什么呢？这里我先帮助大家做个简单的介绍，后面我会单独出一期文章详细讲解 ControlNet（现在本人还不理解地很到位），大家喜欢的可以先关注下。
ControlNet 说简单点就是在原图框架上出类似的图，官网上大概有以下几种模型：深度、曲线、直线、姿势等，不太明白的话，我给大家换个看法，来个“映射”，大家学设计的大学高中都学过素描和水粉吧，比如画水粉的时候，每个人的起稿方式都不一样，有打线稿的，也有平涂的，说白了，ControlNet 就是干这个事情的。
这些模型的具体用法和选择我也会在后面的文章做详细的介绍，这里我们了解个大概就差不多了。我自己总结了 COntrolNet 的出图原理如下：
简单来说，ControlNet 解决的一个最大的问题是：单纯的关键词控制方式无法满足对细节精确控制的需要。
总结
今天的分享就到这里了，本章内容主要讲解了在 ComfyUI 中基础的 3 种局部重绘的方法，以及每种方法的优缺点，其实这一块最难的是了解每种局部重绘的原理，知道原理之后，我们后面就可以随心所欲地进行自我创作了，还有就是每种方法没有优劣之分，重要的是摆在合适的位置，找到合适的场景，所以建议大家自己要多尝试几遍。
希望对大家有帮助，祝大家出图愉快！
谢谢
