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# 重绘
学习在 ComfyUI 中重绘和修改图像！本指南涵盖头发、服装、身体等，使用“Segment anything”等节点进行精准修改。
重绘：更换**发色、发型、胸部、腹肌、服饰等**
在开始搭建节点之前可以先确定一个流程，比如想要更换头发颜色，需要这两个步骤：
**第一步：**需要先将头发识别出来，可以选择手动涂抹或者自动识别
**第二步：**局部重绘，修改识别到的区域
接下来就根据步骤开始搭建节点：
## **方法一：segment anything节点**
### **第一步：识别头发**
1. 上传图片后添加segment anything节点，拖出节点，加载两个对应的模型，将图片连接在节点上，输入想要识别出的区域
> 新增节点：
>
> **GroundingDinoSAMSegment (segment anything)**：SAMLoader (Impact)、GroundingDinoModelLoader (segment anything)
>
> **Parameters:**
>
> device\_model: Prefer GPU
2. 为了让蒙版识别的更准确，再加入一个**segment anything**识别出脸部，输入端可以使用与之前segment anything相同的模型，最后使用**mask-mask**将两个蒙版相减：上面的蒙版减去下面的蒙版，得到了精确的头发部分
**新增节点：**
**Bitwise(MASK - MASK)**
\*当遇见某些地方无法识别的情况，可以使用这种蒙版相减的方法
3. 得到蒙版后可以对蒙版进行一些处理，比如这里加上了**GrowMask**和**feathered mask**来扩展蒙版以及对蒙版进行羽化，让最后重绘的图更自然
**新增节点：**
**GrowMask**
**FeatheredMask**
4. 最后可以添加一个蒙版预览节点，查看最终的蒙版效果
**新增节点：**
**Convert Mask to Image**
**Preview Image**
5. 为了方便观看，我们可以将这一组节点整理在一起
### **第二步：局部重绘**
1. 这里重绘使用之前提到的**Set Latent Noise Mask**，会参考原图进行重绘，将蒙版节点连接起来
**新增节点：**
**Set Latent Noise Mask**
2. 接下来添加模型组，按照图生图方式，分别添加**模型、提示词、采样器以及最后的解码**，然后将蒙版组与模型组相连接
\*图片需要加入编码进入潜空间重绘
3. 将所有的线都连接完毕，可以根据自己需求输入对应提示词，设置相关参数，重绘幅度最大为1
注意：在对面部进行重绘时，建议加上**FaceDetailer**，起到了修复面部的作用，将输入端连接对应节点
新增节点：
**FaceDetailer：**UltralyticsDetectorProvider、SAMLoader (Impact)
另外因为只需对脸部重绘，不需要两个蒙版相减，可以选中对应节点**Ctrl+B**将节点隐藏，再将对应的节点连接上
\*这样的重绘会对整张脸都进行了重新绘制，相当于换了一个人
关于如何实现同一个人更换不同表情，之后会推出更详细的教程
最后我们可以将这组工作流保存，方便下次使用
通过这种方法我们可以实现很多一键重绘
例如一键丰胸、一键健身、一键修改面部、一键更换服饰、发型等
## **方法二：YoloWorld重绘**
YoloWorld能对某个物体单独抠图，速度比较快，识别相对没有segment精确，有些部分（例如肚子）存在无法检测的情况，可以搭配mask-mask使用
1. 首先与segment anything相同的步骤，加入**Yoloworld ESAM**自动检测需要识别重绘的部分，以一键健身为例，这里无法直接识别需要增肌的区域，因此采用**mask-mask**的方式获取重绘区域，然后对蒙版区域进行处理
\*可以在开始前对原始图片进行高清修复
> **重要参数：**
>
> **confidence\_threshold：**识别的精确度，数值越小，识别越精确
>
> **iou\_threshold：**边框重叠度，数值越小，识别越精确
>
> **mask\_combined：**是否叠加蒙版，“true”则将蒙版叠加在一张图上输出，“false”会将蒙版单独输出
2. 将蒙版接入重绘蒙版节点：**InpaintModelConditioning**，提示词只对蒙版区域有效，按照图生图模式，加入模型-提示词-采样器-解码-预览图片
3. 调整相关参数，点击“创作”