原生节点
ComfyUI 官方
内补模型条件
InpaintModelConditioning 是 ComfyUI 中用于**图像修复（Inpainting）**场景的复合节点，功能是将普通的提示词 (positive / negative) 与输入图像和掩码（mask）配合起来，生成适合 局部修复/遮挡生成 的条件组合，同时输出可直接用于采样的 latent 图像表示。
节点中英文对比
按当前节点配置，分别展示中文与英文节点结构。
中文节点
内补模型条件
噪波遮罩
true
英文节点
InpaintModelConditioning
noise_mask
true
参数说明
依据当前节点关联的 `NodesItems` 数据展示输入、输出与控件说明。
输入参数
正面条件
positive
用于描述图像想要保留或加强的特征。
负面条件
negative
用于描述图像中应避免出现的特征。
vae
vae
用于将图像编码为 latent 表示的模型。
像素
pixels
输入图像，通常是待修复的图像。
遮罩
mask
掩码图像，定义要 inpaint 的区域（白色为处理区域）。
输出参数
正面条件
positive
经过添加 concat latent 图像和掩码信息的正向条件。
负面条件
negative
与正向相同，适用于修复时限定负面内容的条件。
Latent
latent
包含噪声遮罩的原始图像 latent 表示。
控件参数
噪波遮罩
noise_mask
是否在 latent 中添加噪声遮罩，仅在掩码区域采样。可能改善修复质量，也可能不稳定。
详细说明
结合节点用途、参数和调用方式，给出更完整的说明内容。
同类节点导航
继续浏览同一分类下的相邻节点，方便串联学习。