需显式还原LiblibAI局部重绘的遮罩预处理、latent对齐与噪波掩码注入；安装Z-Image-Edit等兼容模型及ComfyUI-Inpaint-CropAndStitch等插件；用VAE内补编码器替代普通VAE，配合Set Latent Noise Mask节点注入遮罩约束，denoise设为0.45～0.75；可加ControlNet软约束或CropAndStitch提升精度。
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你想在ComfyUI里复用LiblibAI的局部重绘能力，但发现直接套用LiblibAI网页端的Inpaint逻辑会失效——因为网页端封装了遮罩预处理、latent对齐和噪波掩码注入等隐藏步骤，而ComfyUI工作流必须显式还原这些环节。
确认基础节点与模型兼容性
打开ComfyUI → 点击左上角【管理】→ 【模型管理】→ 检查是否已安装Z-Image-Edit或Qwen-Image-Edit-2509模型。若未安装，需从Hugging Face下载对应diffusion_models文件，放入\ComfyUI\models\diffusion_models目录；LoRA（如Qwen-Image-Lightning）则放入\ComfyUI\models\loras目录。不匹配的模型会导致VAE内补编码失败或重绘区域泛白。
确保已安装插件：ComfyUI-Inpaint-CropAndStitch（用于上下文裁剪融合）和comfyui_controlnet_aux（用于深度/边缘控制）。这两个插件在LiblibAI官方工作流中被默认调用，缺一则重绘边缘易出现撕裂或色偏。
构建核心重绘链路
第一步：加载图像并启用遮罩输出
拖入【Load Image】节点 → 右键该节点 → 选择【在遮罩编辑器中打开】→ 手动涂抹需修改区域（如换衣、修脸），涂完点击【Save to node】。此时节点同时输出图像与遮罩信号，【遮罩必须为纯灰度图，黑底白区，且边缘无半透明过渡，否则VAE内补编码会误判边界】。
第二步：替换VAE编码器
删除原工作流中的【VAE Encode】节点 → 右键空白处 → 【新建节点】→ 【latent】→ 【VAE内补编码器】→ 将【Load Image】的“图像”和“遮罩”分别连入该节点的对应输入口。这一步不可跳过——普通VAE编码器没有遮罩端口，无法触发局部重绘模式。
第三步：注入噪波遮罩约束
添加【Set Latent Noise Mask】节点 → 将【VAE内补编码器】的“Latent”输出连入此节点的“samples”输入 → 再将【Load Image】节点输出的“遮罩”连入此节点的“mask”输入 → 最后将该节点的“samples”输出连至KSampler的“latent”。【denoise值必须设为0.45～0.75之间；低于0.4重绘内容几乎不可见，高于0.7原图结构会被大幅覆盖】。
增强重绘精度的两种方法
方法一：加ControlNet软约束
在【Load Image】后接入【Preprocessor】→ 选择softedge或lineart → 输出接【ControlNet Apply】→ 将ControlNet模型（如control_v11p_sd15_softedge）和处理后的控制图送入KSampler前的条件分支。此法适合换装、改发型等需保留姿态/轮廓的场景，能压制AI自由发挥导致的肢体错位。
方法二：用CropAndStitch提升细节保真度
在【VAE内补编码器】后插入【Inpaint CropAndStitch】节点 → 设置context_expand_pixels=24（比默认20略大，适配高分辨率人脸重绘）→ blur_mask_pixels=3（轻微羽化防硬边）→ fill_mask_holes=true。此组合会自动裁出遮罩区域+上下文块，放大生成后再无缝缝合，对耳钉、睫毛、纽扣等小物件重绘成功率提升明显。
