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Z Image Turbo Inpaint: Präzise Objektbearbeitung und Szenenrestaurierung | RunComfy

tongyi-mai/z-image/turbo/inpainting

Entfernen, ersetzen oder restaurieren Sie maskierte Bildbereiche und bewahren Sie dabei Perspektive, Beleuchtung, Materialien und Kanten möglichst konsistent.

Gültige URL des Ausgangsbildes für das Inpainting.
Gültige URL des Maskenbildes, das den zu bearbeitenden Bereich festlegt.
Startpunkt der ControlNet-Konditionierung auf einer Skala von 0 bis 1.
Bestimmt die Stärke der Inpainting-Konditionierung.
Bestimmt die Anzahl der Diffusionsschritte.
Legt das Dateiformat des generierten Bildes fest.
Bestimmt die Stärke der Inpainting-ControlNet-Konditionierung.
Endpunkt der ControlNet-Konditionierung auf einer Skala von 0 bis 1.
Idle
The rate is $0.01 per image.

Einführung in Z Image Inpainting

Z Image Inpainting ist ein maskengeführtes Bild-zu-Bild-Modell für Objektbearbeitung, Hintergrundrestaurierung und lokale Bildkorrekturen. Ausgangsbild, Maskenbild und prompt legen den Bearbeitungsbereich fest; der übrige Bildinhalt dient als Kontext für Struktur, Licht und Materialien. Stärke, ControlNet-Zeitfenster, Inferenzschritte, Seed, Seitenverhältnis und Ausgabeformat lassen sich gezielt einstellen. Auf RunComfy können Sie das Modell im Browser oder über die HTTP API nutzen, ohne es selbst zu hosten.

Ideal für: Produktfotoretusche | Szenenrekonstruktion | Lokalisierung von Designs

Was Z Image Inpainting auszeichnet#

Z Image Inpainting erzeugt den durch die Maske ausgewählten Bereich neu. Ausgangsbild und prompt liefern den Kontext, damit Objektgrenzen, Perspektive, Beleuchtung und Materialien möglichst natürlich fortgeführt werden.


Beispiele

  • Kabel entfernen: Dachkanten und Himmelsverlauf erhalten; nur die Leitungen maskieren.
  • Eine beschädigte Wand reparieren: Ziegelmuster und Mörtelfarbe angleichen; nur die Schadstelle maskieren.
  • Produktfoto säubern: Staub von einem glänzenden Smartphone entfernen; das Logo unverändert lassen; strength 0.5–0.7 und num_inference_steps 20–24 testen.
  • Hintergrund vereinfachen: einen unruhigen Hintergrund durch hellgraues Studiopapier ersetzen; nur den Hintergrund maskieren.
  • Ein kleines Objekt ergänzen: ein gefaltetes beigefarbenes Handtuch auf das linke Regal setzen; Perspektive und Kontaktschatten angleichen.

Tipps

  • Beschreiben Sie klar, was erhalten bleiben und was sich ändern soll.
  • Verwenden Sie räumliche Angaben wie „linkes Regal“, „oben rechts“ oder „20 % des Bildes“.
  • Arbeiten Sie in kurzen Durchgängen und halten Sie seed für A/B-Vergleiche konstant.
  • Testen Sie strength 0.3–0.6 für Retuschen und 0.7–1.0 für vollständige Ersetzungen; control_scale 0.6–0.9 sorgt für stärkere Führung.
  • PNG eignet sich für verlustfreie Masken und Ausgaben.

Weitere Modelle: Z Image Turbo für Text-zu-Bild und Z Image Inpainting LoRA für LoRA-gestütztes Inpainting.

Verwandte Modelle

longcat-image/text-to-image

Generieren Sie ein Bild aus Text mit sechs exakten Größenvoreinstellungen und Steuerelementen für Inferenzschritte, Guidance-Skala, Seed und JPEG-, PNG- oder WebP-Ausgabe.

flux-2/pro/edit

Bearbeiten Sie bis zu 10 Quellbilder per Textanweisung und wählen Sie aus sieben Ausgabegrößen sowie JPEG oder PNG.

reve/edit

Bearbeiten Sie ein erforderliches Referenzbild über eine erforderliche Eingabeaufforderung. Anfrage 1–4 führt zu PNG, JPEG oder WebP und gibt optional Medien als Daten-URI mit `sync_mode` zurück.

qwen-edit-2509/lora/inscene

Nehmen Sie promptgesteuerte Änderungen innerhalb einer Szene vor und steuern Sie Größe, Schritte, Guidance, Varianten, Format und Seed.

qwen-edit-2509/lora/relight

Beleuchten Sie ein Quellbild anhand eines Pflicht-Prompts neu oder bearbeiten Sie es. Einstellbar sind sechs Ausgabegrößen, Inferenzschritte, Guidance-Skala, 1 bis 4 Ergebnisse, Seed sowie JPEG- oder PNG-Ausgabe.

flux-1-kontext/max/edit

Bearbeiten Sie mit FLUX Kontext Max ein Bild anhand eines Prompts und wählen Sie Seed sowie eines von 9 Seitenverhältnissen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Z Image Turbo Inpainting?

Z Image Turbo Inpainting ist ein maskengeführtes Bild-zu-Bild-Modell. Es erzeugt den ausgewählten Bereich eines Ausgangsbildes neu und nutzt den übrigen Bildinhalt als Kontext für Struktur, Beleuchtung und Materialien.

Wie funktioniert die maskengeführte Bearbeitung?

Sie geben prompt, image_url und mask_image_url an. Die Maske markiert den Bereich, der verändert werden darf, während prompt die gewünschte Bearbeitung beschreibt und das Ausgangsbild den visuellen Kontext liefert.

Ist Z Image Turbo Inpainting kostenlos nutzbar?

Generierungen auf RunComfy verbrauchen Credits. Verfügbares Testguthaben und die Kosten der aktuellen Einstellungen werden vor dem Start in der RunComfy-Oberfläche angezeigt.

Welche Steuerungsmöglichkeiten bietet das Modell?

Sie können strength, control_start, control_end, control_scale, num_inference_steps, seed, image_size und output_format einstellen. So lassen sich Bearbeitungsstärke, ControlNet-Zeitfenster, Wiederholbarkeit, Seitenverhältnis und Dateiformat steuern.

Für wen eignet sich Z Image Turbo Inpainting?

Es eignet sich für Designer, Fotografen, E-Commerce-Teams und Kreative, die Objekte entfernen oder ersetzen, Hintergründe restaurieren und lokale Bildfehler korrigieren möchten.

Kann ich das Modell auf Mobilgeräten und per API verwenden?

Die RunComfy-Oberfläche ist über unterstützte Desktop- und Mobilbrowser erreichbar. Für Anwendungen und Produktionsabläufe steht außerdem die HTTP API zur Verfügung; die Verarbeitung erfolgt in der Cloud.

Welche Ausgabeformate und Größen werden unterstützt?

output_format akzeptiert die exakten Werte 'jpeg', 'png' und 'webp'. image_size bietet quadratische, Hoch- und Querformat-Presets sowie 'auto'; alle Werte sind in der Auswahlliste sichtbar.

Welche Grenzen hat das Inpainting?

Feine Haare, kleine Schrift, empfindliche Gesichtsmerkmale oder sehr große Ersatzflächen können Artefakte verursachen. Auch eine unscharfe oder falsch ausgerichtete Maske kann sichtbare Übergänge erzeugen.

Wie verbessere ich die Ergebnisse?

Verwenden Sie eine saubere Maske und einen klaren prompt, der ausdrücklich nennt, was erhalten und was geändert werden soll. Passen Sie strength und ControlNet-Steuerung schrittweise an und halten Sie seed für direkte Vergleiche konstant.

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Z Image Inpainting in Aktion