（Remove Tool） 是一项基于生成式人工智能（Generative AI）的内容替换与补全系统，它不仅用于移除图像中不需要的对象，同时也可完成画布扩展中的区域填充。系统分析用户标注的区域，并利用深度学习模型识别该区域内可能包含的物体边界、材质特征和光照信息。基于稳定扩散类的生成模型，在像素级别合成与环境协调的新内容，实现无缝的视觉衔接。使用画笔工具，涂抹在 Photoshop 中扩充的区域

它接收一个基础模型（如 SD 或 FLUX），再结合提示词（正面与负面）和初始潜图（或噪声），通过迭代采样算法，在潜空间中逐步“描绘”出图像的轮廓，最终输出一张潜图（latent），供 VAE Decoder 解码成最终图像。当 AI 画家获得一个潜图（Latent Image）画板时，它会先用 Seed 值添加随机的噪点，然后通过降噪算法逐步清理这些噪点，最终呈现清晰的图像。cfg 值越低，AI

有关图像放大的问题，有许多同学在问。首先我们还是得回顾一下传统观念：巧妇难为无米之炊！因为只要自己思考一下：如果将较小的原图放得比自身还大，多出来的像素从何而来？来源应该...

安装好了以后，可以在PS菜单：滤镜/Topaz Labs/Topaz Sharpen AI 找到此外挂滤镜。锐化前（原图确实没对准焦）锐化后滤镜对话框中英文对照Selec...

在录音过程中可能会突然加入额外的噪音，这些噪音有一些有一定的持续时间，有一些持续时间较短，应该使用不同的方法对其处理。持续时间较长的突发噪音降噪有一定持续时间的突发噪音，比如电话铃声、警笛声等。降噪方法可以先框选有明显特征的区域，然后使用：Au菜单：效果/降噪/恢复/了解声音模型Learn Sound Model再使用：Au菜单：效果/降噪/恢复/声音移除（处理）Soun...

是由 comfyui_controlnet_aux 插件提供的通用辅助预处理节点，它可将输入图像转换为适用于 ControlNet 模型的控制图（如线稿、深度图、人体姿态图等），是进行图像驱动生成的关键组件。我们在使用 AIO Aux Preprocessor 节点时，每一个预处理器的选择都应尽量与所用的 ControlNet 模型类型相匹配，否则可能出现效果不佳、图像结构错乱，甚至完全无法引导生

本工作流使用 Flux.1 dev模型，同时搭配特制的 DualCLIP 双CLIP编码器以及专用的 FluxGuidance 节点，以获得更加精准且高质量的图像生成效果。是 Flux.1 dev 工作流中特有的增强引导节点，额外处理来自 CLIP 的条件特征（尤其是正向提示），提升条件特征的精准度与有效性，进一步增强生成结果的质量和一致性。节点使用第 ③ 步加载的专用 VAE，将潜空间图像转换为

在 Adobe 拾色器中，可以使用四种颜色模型来设置颜色：HSB、RGB、Lab 和 CMYK。使用“拾色器”对话框可以设置前景色、背景色、填充颜色、文本颜色及专色等的颜色值。◆◆◆常用操作方法与技巧1、注意观察“拾色器”对话框标题栏中括号里的内容，以确定当前在设置前景色、背景色、填充颜色还是专色。2、在颜色分量数值框中，按光标键 ↑ 、↓ 可增减 1 个单位，加按 Shift 键则可增减...

都柏林核心Dublin Core元数据用于描述数字资源的核心信息，帮助用户对文件进行分类、检索、管理和追踪。它提供了关于文件的创作者、格式、版权、来源等关键信息，广泛用于数字资源管理、内容出版和信息共享系统中。这些字段能有效支持文件的内容描述、组织和信息传播，特别适用于需要详细描述和标识资源的复杂项目。“都柏林核心”的名称来源于其最初开发时在都柏林（Dublin），即美国俄亥俄州的一个城市举行的.

Neural Nets神经网络OK, so how do our typical models for tasks like image recognition actually work? The most popular—and successful—current approach uses neural nets. Invented—in a form remarkably close .