要点1：FLUX.1 Tools Fill模型的强大功能
- 主要论点：FLUX.1 Tools的Fill模型提供了强大的图像处理功能。
- 支撑论据：
- 功能全面解析，包括inpaint与outpaint效果演示。
- 一键扩图和局部重绘的应用展示。
要点2：图片修复工作流的高效性
- 主要论点：Fill模型在图片修复工作流中表现出高效性。
- 支撑论据：
- 详细的使用教程，便于用户学习和应用。
- 堪比ControlNet的效果，提升了工作流的效率。
要点3：Fill模型与ControlNet的比较优势
- 主要论点：Fill模型在某些方面优于ControlNet。
- 支撑论据：
- 与ControlNet的直接比较，突出Fill模型的特点。
- 用户可根据需求选择更合适的模型。
第三步：提取反共识观点
观点1：Fill模型的创新性
- 独到之处：Fill模型的推出可能改变传统图像处理的局限。
- 简要阐释：Fill模型通过一键扩图、局部重绘等功能，提供了更为便捷的图像处理方式，这在传统图像处理领域是一个创新的突破。
观点2：AI图像处理模型的易用性趋势
- 独到之处：Fill模型的易用性可能预示着AI图像处理模型的普及。
- 简要阐释：随着Fill模型等AI图像处理工具的易用性提升，非专业人士也能轻松进行高质量的图像处理，这可能会推动AI技术在图像处理领域的广泛应用。
模型存放路径
GGUF模型放置到：
磁盘：Comfyui\models\unet
原版模型放置到
磁盘：Comfyui\models\diffusion_models
Lora模型放置到
磁盘：Comfyui\models\loras
Redux风格模型放置到
磁盘：Comfyu\models\style_models
clip_vision模型放置到：
磁盘Comfyui\models\clip_vision
