Stable Diffusion局部重绘教程：Inpaint蒙版与重画幅度 (附：无痕换装与边缘接缝处理)

换衣服总露破绽？Stable Diffusion 局部重绘救你于水火

上周帮一个做虚拟试衣间创业的朋友调试模型，他气得拍桌子：“AI换装怎么老是在袖口和领口留下‘鬼影’？客户以为我们P图技术不过关！”——这其实不是模型不行，而是没搞懂 Inpaint 蒙版与重画幅度的协同逻辑。今天我就手把手带你打通这套“无痕换装+边缘接缝处理”的任督二脉。

蒙版不是橡皮擦，它是“施工围挡”

很多人把 Inpaint 的蒙版当成 Photoshop 里的橡皮擦，选哪擦哪——大错特错。它更像是装修时贴在墙上的“此处施工”警示牌：告诉 AI “这块区域我要重画，其他地方别动”。如果你蒙版画得太小，AI 会因缺乏上下文而“脑补失败”，导致新旧图像接缝处出现诡异色块或结构断裂。

实战经验：我在给某服装品牌做模特换装自动化流程时，发现蒙版必须比实际要修改的衣物区域外扩 15~20 像素，相当于给 AI 留出“缓冲带”，让它能参考周围皮肤纹理、光影走向，才能实现自然过渡。

重画幅度不是越大越好，它是一把双刃剑

重画幅度（Denoising Strength）控制的是“重画自由度”。0.1 表示几乎照抄原图，0.9 表示天马行空重绘。新手常犯的错误是直接拉到 0.8 以上，结果衣服是换了，但模特的手臂也跟着变形了。

类比一下：这就像你让裁缝改一件西装，说“随便改，越有创意越好”——最后可能给你改成朋克铆钉风，还顺手把袖子剪短了。合理策略是分阶段调整：

1. 第一次重绘：幅度设为 0.3~0.4，只做基础替换，保留原始结构；
2. 第二次微调：幅度 0.6~0.7，精细优化纹理与光影；
3. 边缘修复：用极低幅度（0.1~0.2）专门处理接缝处，像“美缝剂”一样填平裂缝。

无痕换装三步走：蒙版扩张 + 分层降噪 + 边缘羽化

以下是我在生产环境中验证过的标准操作流：

1. Step 1 - 蒙版智能扩张：使用 inpaint_mask_blur 参数（推荐值 8~12），让蒙版边缘虚化，避免生硬切割。相当于给“施工围挡”加一层半透明纱帘，让 AI 能“偷瞄”到周边环境。
2. Step 2 - 分层降噪重绘：首轮重画幅度 0.35，专注衣物主体；第二轮锁定边缘区域，幅度降至 0.15，专攻接缝融合。
3. Step 3 - 后期微调：导出后用 ControlNet 的 Tile 模型做超分辨率修复，专门喂给它“边缘区域”的局部图，强化细节一致性。

边缘接缝的终极解法：ControlNet Tile + 局部重采样

如果上述方法仍残留细微裂痕，终极武器是 ControlNet 的 Tile 模型。它的原理是把图像切成小块分别重绘再拼合，特别擅长修复局部不一致。操作要点：

1. 将问题区域截图（含部分正常区域）
2. 在 Tile 模式下输入该局部图
3. 提示词追加 "seamless, no visible boundary, consistent texture"
4. 重画幅度锁定 0.2，跑 20 步即可

这招我用来修复过电商模特图的腋下接缝，客户反馈“完全看不出是AI换的”，连资深摄影师都没挑出毛病。

总结：局部重绘的本质是“可控的想象力”

Inpaint 不是魔法棒，而是精密手术刀。蒙版划定安全区，重画幅度控制想象力边界，分层操作则是确保每一步都稳扎稳打。记住：AI 最怕“模糊指令”，你给的约束越清晰，它输出的结果越惊艳。

你在用 Stable Diffusion 做局部重绘时，最头疼的是哪个环节？是蒙版画不准？还是幅度调不好？欢迎在评论区甩图+描述，我抽三位读者免费帮你调参！