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WAN 2.7 文生图：精准理解提示词，提供多种尺寸预设，每次最多生成 5 张图像
Z Image Inpainting 是一款由蒙版引导的图片编辑模型，适合修改物体、修复背景和进行局部校正。你需要提供原图、蒙版和提示词来指定编辑区域；蒙版以外的内容会为画面结构、光影和材质提供上下文。模型还可调整重绘强度、ControlNet 生效区间、推理步数、随机种子、宽高比和输出格式。在 RunComfy 中，你既可以直接通过浏览器使用，也可以通过 HTTP API 集成，无需自行部署模型。
适用场景：商品图精修 | 场景修复 | 设计素材本地化
Z Image Inpainting 会重新生成蒙版所选区域。原图与提示词提供上下文，帮助修改后的边缘、透视、光影和材质自然融入周围画面。
示例
实用建议
其他模型：Z Image Turbo 用于文生图，Z Image Inpainting LoRA 用于结合 LoRA 的局部重绘。
WAN 2.7 文生图：精准理解提示词，提供多种尺寸预设，每次最多生成 5 张图像
Qwen Image 3.0 Edit：基于指令的AI图像编辑，最高可达2K
根据提示词编辑或组合 1–10 张图像，并设置宽高比、格式和输出数量。
根据 2000 字符以内的必填提示词生成图像。可填写选填反向提示词，并从 13 种输出尺寸中选择。
快速文本转图像工具，精准高效，适合创意和开发场景
针对创作者内容、社交帖子和产品变体进行基于参考的快速图像编辑。
Z Image Turbo Inpainting 是一款由蒙版引导的图片编辑模型。它会重新生成原图中的指定区域，并利用蒙版以外的画面为结构、光影和材质提供上下文。
你需要提供 prompt、image_url 和 mask_image_url。蒙版标出允许修改的区域，提示词描述期望的改动，原图则提供视觉上下文。
RunComfy 按生成任务消耗积分。账户是否有试用额度，以及当前参数对应的积分消耗，都会在运行模型前显示在界面中。
你可以调整 strength、control_start、control_end、control_scale、num_inference_steps、seed、image_size 和 output_format，用于控制编辑强度、ControlNet 生效区间、结果复现、宽高比和文件格式。
它适合需要删除或替换物体、修复背景、校正局部瑕疵的设计师、摄影师、电商团队和内容创作者。
RunComfy 界面可通过受支持的桌面和移动浏览器访问，也可以通过 HTTP API 集成。任务在云端处理。
output_format 只接受精确值 'jpeg'、'png' 和 'webp'。image_size 提供正方形、竖版、横版以及 'auto' 等选项，完整取值可在界面的下拉列表中查看。
细碎发丝、小号文字、精细人脸特征或超大替换区域可能出现伪影。边缘模糊或位置不准确的蒙版也可能导致明显接缝。
使用边界清晰的蒙版，并在提示词中明确哪些内容必须保留、哪些内容需要修改。逐步调整 strength 与 ControlNet 参数，进行对比时保持 seed 不变。
RunComfy 是首选的 ComfyUI 平台，提供 ComfyUI 在线 环境和服务，以及 ComfyUI 工作流 具有惊艳的视觉效果。 RunComfy还提供 AI Models, 帮助艺术家利用最新的AI工具创作出令人惊叹的艺术作品。
