扩图（Outpainting）是 AI 绘图中一项非常实用的技术，它能够让你在原始图片的边缘区域继续生成内容，从而扩展图片的尺寸和视野范围。无论是补充画面缺失的部分、调整图片的宽高比例，还是创造更大场景的视觉效果，扩图都能帮你实现。
ComfyUI 作为目前最强大的 Stable Diffusion 工作流工具，在扩图方面提供了灵活的控制方式和高质量的效果。今天我们就来详细讲解如何使用 ComfyUI 进行扩图，从基础原理到实际操作，帮你掌握这项强大的图像扩展技能。
1 扩图技术原理与基础概念
1.1 什么是扩图技术
扩图（Outpainting）是指在原始图片的边缘区域继续生成内容，从而扩展图片的尺寸的技术。这种技术的核心优势包括：
视野扩展：将图片的视野范围从中心向外扩展，创造更大的场景
比例调整：改变图片的宽高比例，适应不同的展示需求
内容补充：补充画面中缺失的部分，完善整体构图
场景延伸：延续原有的艺术风格和视觉元素
1.2 扩图的工作原理
扩图技术基于 Stable Diffusion 的 inpainting（内绘）技术实现：
空白区域创建：在原始图片的边缘添加空白区域
遮罩生成：为空白区域创建对应的遮罩
内容生成：使用 inpainting 模型对空白区域进行填充
风格保持：确保扩展内容与原始图片风格一致
1.3 扩图与内绘的区别
虽然扩图基于 inpainting 技术，但两者有明显区别：
内绘（Inpainting）：在图片内部空白区域填充内容，通常用于修复或替换
扩图（Outpainting）：在图片外部边缘区域添加内容，用于扩展图片尺寸
2 准备工作与环境配置
2.1 模型准备
扩图工作流需要使用两个关键模型：
basic-outpainting-workflow.json
生成模型：v1-5-pruned-emaonly.safetensors
- 用途：生成初始图像
- 仓库地址：Hugging Face 官方仓库
- 下载地址：Hugging Face 模型页面
扩图专用模型：sd-v1-5-inpainting.ckpt
- 用途：专门用于扩图操作
- 仓库地址：Hugging Face 官方仓库
- 下载地址：Hugging Face 模型页面
2.2 模型安装
将下载的模型文件放置在以下目录：
Path-to-your-ComfyUI/├── models/│ └── checkpoints/│ ├── v1-5-pruned-emaonly.safetensors│ └── sd-v1-5-inpainting.ckpt2.3 工作流文件准备
下载基础扩图工作流文件（.json 格式），包含所有必要的节点配置。将工作流文件拖入 ComfyUI 界面即可加载。
3 扩图工作流详细解析
3.1 工作流结构概述
ComfyUI 扩图工作流主要分为三个核心部分：
Text2Img 部分：生成初始图片
扩图区域创建：在原图周围添加空白区域
扩图生成：使用 inpainting 模型填充扩展区域
3.2 Text2Img 部分详解
EmptyLatentImage 节点：
- 设置画布尺寸，通常为 512x512
- 确定初始图像的基础分辨率
- 为后续扩图提供原始素材
CLIPTextEncode 节点：
- 设置正面提示词，描述想要的场景和风格
- 设置负面提示词，避免不想要的元素
- 确保提示词与目标扩图效果匹配
KSampler 节点：
- 配置采样参数（步数、CFG Scale 等）
- 选择合适的采样器
- 生成高质量的初始图像
3.3 扩图区域创建
ImagePadForOutpaint 节点：
这是扩图工作流的核心节点，负责在原图周围创建空白区域。
参数设置：
-
Left：左侧扩展像素数
-
Right：右侧扩展像素数
-
Top：顶部扩展像素数
-
Bottom：底部扩展像素数
遮罩生成：
节点会自动生成对应的遮罩，用于后续的扩图操作。
3.4 扩图生成阶段
模型切换：
- 第一阶段使用普通的 SD 模型生成初始图像
- 扩图阶段切换到 inpainting 专用模型
- 确保扩图效果的专业性和一致性
提示词保持：
- 保持与原始图像相同的提示词
- 确保扩展区域与原始部分风格统一
- 适当调整提示词以适应扩展场景
4 实际操作步骤
4.1 模型配置
在 ComfyUI 界面中找到工作流中的 Load Checkpoint 节点：
第一个节点：选择 v1-5-pruned-emaonly.safetensors
第二个节点：选择 sd-v1-5-inpainting.ckpt
4.2 扩展区域设置
在 ImagePadForOutpaint 节点中设置扩展参数：
单向扩展：只在一个方向扩展，如左侧扩展 256 像素
双向扩展：在相对的两个方向扩展，如左右各扩展 128 像素
四向扩展：在所有方向扩展，创造更大的画布
推荐设置：
- 初始尝试：单方向 128-256 像素
- 渐进扩展：逐步增加扩展像素数
- 最终目标：根据需求确定最终尺寸
4.3 提示词优化
正面提示词设置：
landscape, mountain, forest, river,beautiful scenery, natural lighting,high quality, detailed, photorealistic负面提示词设置：
blurry, low quality, distorted,bad composition, ugly,watermark, text, signature4.4 参数调整
采样参数：
-
步数：20-30 步通常足够
-
CFG Scale：7-12 之间效果较好
-
采样器：推荐 DPM++ 2M Karras
扩图专用参数：
-
Denoise：0.7-0.9 获得更好效果
-
Seed：使用固定种子确保一致性
5 实用技巧与最佳实践
5.1 扩图策略
渐进式扩图：
- 先从较小的扩展开始
- 逐步增加扩展区域
- 确保每一步的效果都满意
方向性扩图：
- 根据构图需要选择扩展方向
- 考虑视觉重心和平衡
- 避免破坏原有的视觉焦点
内容连贯性：
- 确保扩展内容与原始场景匹配
- 保持色彩和光线的一致性
- 维持相同的艺术风格
5.2 提示词优化技巧
场景描述：
- 详细描述扩展区域的场景内容
- 使用与原始图像相关的元素
- 考虑空间关系和透视
风格保持：
- 使用相同的艺术风格描述
- 保持色彩和质感的统一
- 确保光线和氛围的连贯
质量提升：
- 添加质量相关的关键词
- 使用细节描述提升效果
- 避免冲突的风格元素
5.3 参数调优策略
渐进式调整：
- 从保守的参数开始
- 逐步调整到理想效果
- 记录成功的参数组合
多版本测试：
- 生成多个版本进行对比
- 测试不同的参数组合
- 选择最佳效果进行保存
效果评估：
- 检查边缘融合的自然度
- 评估风格的一致性
- 确认细节的丰富程度
6 常见问题与解决方案
6.1 边缘融合不自然
问题原因：扩展区域与原图风格差异过大、参数设置不当
解决方案：
- 调整提示词以匹配原始风格
- 降低 Denoise 参数
- 使用更精确的遮罩
6.2 内容不连贯
问题原因：提示词描述不准确、场景理解偏差
解决方案：
- 详细描述扩展场景的内容
- 使用与原图相关的元素描述
- 考虑空间关系和透视
6.3 生成速度慢
问题原因：模型过大、参数设置过高、分辨率过大
解决方案：
- 使用较小的模型进行测试
- 降低采样步数和分辨率
- 优化参数设置
6.4 内存不足
问题原因：图像分辨率过高、批处理设置过大
解决方案：
- 降低生成分辨率
- 减少批处理数量
- 使用更轻量的模型
7 高级技巧与扩展应用
7.1 多阶段扩图
对于需要大幅扩展的场景，可以采用多阶段扩图：
第一阶段：基础扩图，建立整体框架
第二阶段：细节补充，丰富内容层次
第三阶段：最终优化，完善整体效果
7.2 风格迁移扩图
结合 LoRA 模型实现风格迁移：
加载风格 LoRA：选择目标艺术风格
调整权重：控制风格强度
保持一致性：确保整个图像的风格统一
7.3 批量扩图处理
对于相似的扩图任务：
建立模板：保存成功的工作流配置
参数预设：为不同场景建立参数预设
自动化流程：使用脚本批量处理
8 工作流优化建议
8.1 性能优化
模型选择：根据硬件配置选择合适的模型大小
分辨率控制：平衡质量与性能需求
参数优化：找到最佳的性能与质量平衡点
8.2 质量控制
预览检查：在正式生成前检查所有设置
多版本对比：生成多个版本选择最佳效果
后期处理：结合传统图像处理软件进行优化
8.3 工作流管理
配置保存：保存常用的节点配置
模板建立：为不同类型任务建立模板
版本控制：管理不同版本的工作流文件
9 总结
ComfyUI 的扩图功能为图像创作提供了强大的扩展能力，通过掌握基础技巧和不断实践，你能够创造出更大、更丰富的视觉作品。关键要点包括：
理解扩图原理：掌握基于 inpainting 的扩图技术
合理设置参数：通过参数调优获得最佳效果
保持内容连贯：确保扩展内容与原始图像的一致性
持续优化改进：通过实践不断提高扩图质量
无论是简单的场景扩展，还是复杂的全景创作，扩图技术都能帮你实现更大的创作可能。记住，好的扩图效果需要耐心调试和细心观察，只有通过不断的实践才能掌握这项技术的精髓。
希望这份指南能帮助你快速掌握 ComfyUI 扩图的精髓，让你的创作视野无限扩展。