借助 Flux Diffusion 和 Janus AI，实现无缝图像扩展
借助 Flux Diffusion 与 Janus 图像理解技术，实现无缝图像扩展。了解如何使用此工作流程进行多方向的画面延展，同时保持原始风格的一致性。
工作流概览
借助 Flux Diffusion 与 Janus 图像理解技术，实现无缝图像扩展。了解如何使用此工作流程进行多方向的画面延展，同时保持原始风格的一致性。
内容类型: Workflow
主要用途: Download
所需模型
- Flux
所需节点
- Upscaler
配置说明
- 打开工作流模板前，请先安装所需模型。
- 推荐硬件：中等显存（12–16GB）。
- 使用上方下载按钮将工作流 JSON 导入 ComfyUI。
1. 工作流概述
该工作流专注于图像扩展（Outpainting），利用Flux扩散模型和Janus图像理解技术，实现无缝扩图。支持多方向扩展（上下左右），并自动生成与原始图像风格一致的扩展区域，避免出现拼接痕迹。
2. 核心模型
模型名称 | 功能描述 |
|---|---|
| 专为图像修复和扩展优化的UNet模型，支持高分辨率填充。 |
| Janus多模态模型，用于图像内容理解并生成描述文本（提示词反推）。 |
| 自定义VAE模型，优化图像解码质量。 |
| 动态引导扩散过程，提升扩图的自然度和一致性。 |
3. 关键组件与安装
JanusModelLoader
功能：加载Janus-Pro模型，用于图像内容分析。
安装：通过ComfyUI Manager安装
Janus-Nodes插件，或手动克隆GitHub仓库。
ImagePadForOutpaint
功能：定义扩展区域（像素值），生成对应的遮罩（Mask）。
安装：内置节点（无需额外安装）。
FluxGuidance
功能：动态调整扩散过程的引导强度（默认值30），避免过度扭曲。
安装：需安装
Flux-Diffusion插件（通过ComfyUI Manager搜索）。
DifferentialDiffusion
功能：结合基础模型和Refiner，优化扩展区域的细节。
依赖模型：需加载
F.1-Fill-fp16模型（需手动下载并放入models/unet文件夹）。
4. 工作流结构
Group名称 | 功能描述 |
|---|---|
上传图像 | 加载原始图像，支持PNG/JPG格式。 |
限制最大尺寸 | 约束输出分辨率（默认1024x1024），避免显存溢出。 |
扩图区域设置 | 输入扩展像素值（如左右各104像素），生成遮罩。 |
提示词生成 | Janus自动反推图像描述，用户也可手动输入英文提示词。 |
生图批次控制 | 重复潜在变量（默认3次），提高生成稳定性。 |
Flux扩散工作区 | 包含KSampler、VAE解码等核心节点，默认参数无需修改。 |
5. 输入与输出
输入参数：
图像文件（如
output (2).png）。扩图像素值（如
left=104, right=104）。可选提示词（留空则自动反推）。
输出结果：
扩展后的高清图像（PNG格式），分辨率根据输入调整。
6. 注意事项
显存需求：建议使用≥12GB显存的GPU（如RTX 3060 Ti）。
扩图建议：
单次扩展不超过300像素，分多次扩展效果更佳。
避免单向扩展（如仅向下），建议同时扩展左右/上下以保持平衡。
错误处理：
若出现
CUDA OOM，降低ConstrainImage中的分辨率或减少批次。Janus反推失败时，需手动输入英文提示词。