longcat-image/edit
Modifiez une image source avec une invite de texte et des contrôles pour les étapes d'inférence, la force de suivre les instructions textuelles, la graine et la sortie JPEG, PNG ou WebP.
Z Image Inpainting LoRA s’appuie sur une image source, un masque et un prompt pour régénérer la zone sélectionnée. Le contexte hors masque aide à prolonger naturellement les contours, l’éclairage, la perspective et les matériaux.
Le paramètre loras permet d’appliquer jusqu’à trois LoRA. path accepte une URL ou un identifiant de dépôt HuggingFace au format owner/repo, tandis que scale règle l’intensité de chaque LoRA. strength, control_start, control_end et control_scale modulent l’influence du conditionnement d’inpainting. num_inference_steps accepte de 1 à 30 étapes et vaut 20 par défaut. Les formats de sortie proposés sont jpeg, png et webp.
Remarque : Vous pouvez aussi essayer le modèle RunComfy Turbo Inpainting, sans entrée LoRA.
Modifiez une image source avec une invite de texte et des contrôles pour les étapes d'inférence, la force de suivre les instructions textuelles, la graine et la sortie JPEG, PNG ou WebP.
Modèle d’édition basé sur LoRA pour transformer avec précision des ressources visuelles tout en préservant leur structure.
Modifiez une image source à partir d’une instruction, avec un prompt négatif facultatif, une graine, des modes de réflexion et de vérification, et une sortie JPEG ou PNG.
Générez des visuels de conception précis avec un contrôle raffiné et des détails reproductibles.
Wan 2.6 Image-to-Image : IA basée sur instructions pour édition visuelle fluide et adaptation de style évolutive
Édition rapide d'images basée sur des références pour le contenu des créateurs, les publications sur les réseaux sociaux et les variantes de produits.
Z Image Inpainting LoRA est un modèle image à image guidé par masque, avec personnalisation LoRA facultative. L’image source, le masque et le prompt définissent la zone à régénérer ; le reste de l’image fournit le contexte visuel.
Il convient à la retouche de produits, à la suppression ou au remplacement d’objets, au renouvellement d’arrière-plans et aux petites réparations. Il est particulièrement utile aux équipes de design, d’e-commerce et de création qui souhaitent appliquer des styles récurrents avec des LoRA.
Les générations sur RunComfy consomment des crédits. Le crédit d’essai éventuellement disponible et le coût des réglages actuels sont affichés dans l’interface RunComfy avant le lancement.
En plus de l’édition guidée par masque, cette variante propose le paramètre loras. Vous pouvez ainsi appliquer jusqu’à trois LoRA à une génération, chacun avec son propre path et sa propre scale.
prompt, image_url et mask_image_url sont obligatoires. Vous pouvez aussi régler loras, strength, control_start, control_end, control_scale, num_inference_steps, seed, image_size et output_format. num_inference_steps accepte de 1 à 30 et vaut 20 par défaut.
Les détails très fins, les visages, le texte ou les grandes zones de remplacement peuvent produire des artefacts. Un masque propre, un prompt précis et des ajustements progressifs de strength et du contrôle ControlNet donnent généralement des résultats plus stables.
output_format accepte les valeurs exactes 'jpeg', 'png' et 'webp'. image_size propose des formats carrés, verticaux et horizontaux ainsi que 'auto' ; l’interface affiche toutes les valeurs disponibles.
Vous pouvez exécuter le modèle dans l’interface web de RunComfy ou l’intégrer via l’API HTTP. Le traitement s’effectue dans le cloud ; aucune installation ni aucun hébergement local du modèle n’est nécessaire.
RunComfy est la première ComfyUI plateforme, offrant des ComfyUI en ligne environnement et services, ainsi que des workflows ComfyUI proposant des visuels époustouflants. RunComfy propose également AI Models, permettant aux artistes d'utiliser les derniers outils d'IA pour créer des œuvres d'art incroyables.
