大家好，我是每天分享AI应用的萤火君！
本文给大家分享一个很有用的技术：AI扩图。所谓扩图就是扩展图像的边界，在图像的边界外新增更多画面元素，这不仅仅是扩大图像的尺寸，还要让新添加的部分与原有图像的内容自然融合。
AI扩图有很多的应用场景，比如：
- 摄影后期处理：想要裁剪照片来获得更好的构图，但裁剪后可能会导致画面不平衡，扩图可以让裁剪后的照片看起来更加完整；
- 游戏开发：在游戏环境中添加更多的细节或者扩展场景，使得游戏世界更加真实丰富；
- 社交媒体和广告设计：有时候需要将图像调整到特定的尺寸，如果原始图片不够大，AI扩图技术可以帮助填充额外的空间，使设计更加美观。
- 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在创建VR/AR体验时，为了增强沉浸感，可能需要扩展场景的边界，AI扩图技术可以自动合成出合适的环境延伸。
想想还是挺让人激动的，大家可能也有点等不及了，本文将使用 ComfyUI 工作流来实现AI扩图。
效果展示
老规矩，先看效果：
ComfyUI 环境准备
目前 ComfyUI 比较依赖显卡，要想流畅的运行各种工作流，24G显存的Nvidia显卡是标配，不过这个价格不菲，动辄过万。即使你不差钱，部署ComfyUI、安装插件、下载模型也都是坎。
手动安装
如果上边的问题都不是问题，可以看看我这篇安装教程：
使用云环境
如果你刚接触ComfyUI，或者平时只是偶尔用用，建议先在云环境体验。我最近在好易社区上传了一个ComfyUI 镜像，内置了常用的插件和模型，市面上大部分工作流都能直接跑起来，欢迎大家来试试，如有问题可以给我留言。
好易社区注册：https://www.haoee.com/?inviteCode=XLZLpI7Q，目前注册就送5元，没收到的话可联系客服解决。
1、注册后访问这个地址：https://bbs.haoee.com/postDetail/618，点击页面右下角的 “创建实例”。
2、在容器实例页面，可以跟踪实例的状态，进行各种管理操作。
3、点击“JupyterLab”，进入程序启动器页面。
在“启动器”页面，点击双箭头按钮启动程序，待显示 http://127.0.0.1:7860 就代表启动成功了。
4、回到实例列表页面，点击“公网访问”，复制后在浏览器中打开。
不使用的时候，记得关机，以免继续扣费。
一键扩图工作流
这个工作流由多个部分组成，包括：提示词部分、扩图遮罩部分、IPAdapter部分和外扩重绘部分，下边将一一介绍。工作流下载见文末。
提示词部分
用来控制新图片中扩展画面的生成内容。
WD 14 Tagger：因为要扩图，我们需要参考原图中的内容，所以这里引入了一个反推提示词的节点：WD14 Tagger，可以生成一段描述图片元素的文本，作为扩图时的正向提示词。
CR Prompt Text：但是有时候扩图也不是完全引用原图中的元素，比如人物肖像图，就不需要在扩展的部分再画一个人出来，而是需要引入一些新的元素，所以这里也有一个手写提示词的节点。
Any Switch：不可同时使用“反推提示词”和“手写提示词”，Any Switch 保证最多只有一个提示词被使用。比如：当我们需要使用“反推示词”时，可以把“手写提示词”的分组忽略（在分组上右键选择忽略），Any Switch就会把“反推示词”生成的文本传递给后边的提示词节点，反之亦然。
CLIP Text Encode（Prompt）：CLIP文本编码器，这里有两个，分别用来编码正向提示词和反向提示词。
扩图遮罩部分
用来初始化新图片中的扩展画面。
外补画板：扩图就是在原图的基础上扩展画面，外补画板用来扩展原图在各个方向上要增加的尺寸大小，根据自己的需要设置就好了。它会输出一张新图像和扩展部分的遮罩，其中的羽化用来控制遮罩边缘的模糊程度，使得扩展画面和原画面的拼接过渡更自然。
遮罩填充：这里有三种遮罩填充的方式，默认的是以灰色纯色填充，其它两种是以边界周围的颜色来填充，不过填充的算法有所不同，具体就不讲了。
遮罩模糊：这里用的是局部重绘的遮罩模糊，其在遮罩边缘的模糊效果较弱，主要控制遮罩内的的模糊程度，对于保持整体颜色不变很有帮助。
预览图像：画面扩展和遮罩填充、模糊后的效果预览。
IPAdapter部分
用来控制新图片中扩展画面的生成风格，使之更接近原图。如何模型和图片的匹配度比较高，这组节点也可以忽略。
任意切换：这里用了任意切换，使得 IPAdapter 默认参考原图片，我们也可以在这里指定一个新的参考图，代替原图片供 IPAdapter使用。
CLIP视觉加载器：加载视觉模型，用来从参考图片提取视觉特征。
IPAdapter模型加载器：加载IPAdapter模型。
应用IPAdapter：IPAdapter的主节点，IPAdapter会对模型产生影响，这里需要输入SD基础模型，经过IPAdapter处理后，再应用于SD采样。
外扩重绘部分
用来控制外扩部分的重新绘制，用到的主要插件是：https://github.com/Acly/comfyui-inpaint-nodes
VAE编码局部重绘条件：这是 Inpaint 插件提供的，输出两个Latent，分别用于采样和Fooocus， 可以减少VAE编码次数。
应用Fooocus局部重绘：使用Fooocus的局部重绘能力，可以将普通的SDXL模型转化为Inpaint模型。Fooocus是ControlNet大佬搞出来的一个简便图片生成工具。
加载Fooocus局部重绘：加载Fooocus相关修补模型。
K采样器：完成 Stable Diffusion的采样去噪工作，生成新图片。
生成图片
最后点击生成图片就可以了。
工作流下载
为了方便大家入门，我整理了一批工作流，包括基本的文生图、图生图、ControlNet的使用、图片的处理、视频的处理等等，发消息“工作流”到公/众\号“萤火遛AI”，即可领取。
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以上就是本文的主要内容，如有问题，欢迎留言。
用好 ComfyUI：
- 首先需要对 Stable Diffusion 的基本概念有清晰的理解，熟悉 ComfyUI 的基本使用方式；
- 然后需要在实践过程中不断尝试、不断加深理解，逐步掌握各类节点的能力和使用方法，提升综合运用各类节点进行创作的能力。
我将在后续文章中持续输出 ComfyUI 的相关知识和热门作品的工作流，帮助大家更快的掌握 Stable Diffusion，创作出满足自己需求的高质量作品，感兴趣的同学请及时关注。
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