大家好，我是灵魂画师向阳
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：
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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；
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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；
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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。
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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。
老规矩，先看效果：
目前 ComfyUI 比较依赖显卡，要想流畅的运行各种工作流，12G及以上显存的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。
如果上边的问题都不是问题，可以看看我这篇AI绘画进阶工具ComfyUI的安装教程：AI绘画神器ComfyUI 整合包：工作流界面，解压即用，AI绘画进阶入门教程！附安装包
注意：如果你是新手第一次接触AI绘画，那么ComfyUI并不适合你，你需要的是Stable Diffusion WebUI的安装包和相关学习资料，我这里同样整理好了相关教程，请看AI绘画实操 Stable Diffusion 到底怎么玩儿，新手必看的AI绘画入门安装使用教程
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。工作流下载请看文末扫描免费获取哦。
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。
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。
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。
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。
最后点击生成图片就可以了。
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，如下图所示：
工作流下载请看下方扫描免费获取哦
一、AIGC所有方向的学习路线
AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、AIGC必备工具
三、最新AIGC学习笔记
四、AIGC视频教程合集
观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
五、实战案例