gpt-image-1-5/text-to-image
根据文字提示生成细节丰富的图像，并可设置尺寸、背景、质量与输出格式。
Z Image Inpainting LoRA 会结合原图、蒙版和提示词，重新生成蒙版所选区域。蒙版以外的内容会提供上下文，帮助编辑结果在边缘、光照、透视和材质上自然融入原图。
loras 最多可添加 3 个 LoRA。path 接受 URL 或 owner/repo 格式的 HuggingFace 仓库 ID，scale 用于调整各 LoRA 的作用强度。strength、control_start、control_end 和 control_scale 控制局部重绘条件的影响。num_inference_steps 的范围为 1–30，默认值是 20。输出格式支持 jpeg、png 和 webp。
注意：如果不需要 LoRA 输入，也可以使用 RunComfy Turbo Inpainting 模型。
根据文字提示生成细节丰富的图像，并可设置尺寸、背景、质量与输出格式。
支持双语文本精修与图像风格控制，助力创意设计高效实现
快速、低成本的提示词图像编辑模型，以固定 1K 分辨率输出。
使用 Nano Banana 2 进行快速、高质量的文生图，支持宽高比、安全容忍度和输出格式控制。
Wan 2.6 Image-to-Image：基于指令的AI，实现无缝视觉编辑和可扩展的风格适配
使用 Ideogram 3 根据提示词编辑图像中的遮罩区域。
Z Image Inpainting LoRA 是一款由蒙版引导、并可选用 LoRA 定制的图片编辑模型。原图、蒙版和提示词共同确定重新生成的区域，蒙版以外的画面则提供视觉上下文。
它适合商品图精修、物体删除或替换、背景更换和小范围修复。对于希望通过 LoRA 统一系列素材风格的设计、电商和创意团队也很实用。
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。
除蒙版引导的局部重绘外，该版本还提供 loras 参数。一次生成最多可应用 3 个 LoRA，并分别设置各自的 path 和 scale。
prompt、image_url 和 mask_image_url 为必填项。还可设置 loras、strength、control_start、control_end、control_scale、num_inference_steps、seed、image_size 和 output_format。num_inference_steps 的范围为 1–30，默认值是 20。
极小细节、人脸、文字或大面积替换可能出现伪影。建议使用边界清晰的蒙版和明确的提示词，并逐步调整 strength 与 ControlNet 控制参数。
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。
你可以在 RunComfy 浏览器界面中直接运行，也可以通过 HTTP API 集成。任务在云端处理，无需本地安装或自行托管模型。
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。
