你 inpaint 了一小块——比如把咖啡马克杯换成酒杯——蒙版内效果不错，但蒙版外的一切都微妙地变了。肤色稍微偏暖了，桌面木纹横移 2 像素，墙面漆色变了。这就是”inpaint 溢出”，也是 diffusion 编辑里最让人崩溃的坑之一，因为表面上”成功了”，直到你做像素 diff 才发现整张图都动了。有几种机制会引起，且只有一种能靠提示词修；其他都要改管线。
常见原因
按频率排。
1. 管线在做全图 inpaint，不是仅蒙版 inpaint
很多 diffusion 管线有两种 inpaint 模式：
- 仅蒙版：只有蒙版内的像素会变；蒙版外按字节复制原图。
- 全图带蒙版条件：模型重新生成整张图，把蒙版当作引导提示。
第二种会溢出。在很多 SDXL inpainting workflow 里它是默认。
如何识别：把输出和原图在蒙版外做 diff。任何像素不同 = 你在全图模式。
2. 蒙版有羽化 / 软边
带羽化（高斯模糊）的蒙版告诉模型”从内到外渐变混合”。混合区被部分重生成——意味着你以为”在外面”的像素也被微妙地改了。
如何识别：打开蒙版文件。边缘是灰色渐变 = 有羽化。锐利黑白边 = 无羽化。
3. VAE 解码有损
哪怕模型只动蒙版内，编码-解码通过 VAE 不是逐字节一致。蒙版外的区域经过 VAE 往返一次回来，带量化噪声。
如何识别：在蒙版外做 diff。差异很小（0-255 范围内 ±2 以内）且看起来像随机噪声 = VAE 往返损失。
4. Inpaint padding 扩展了蒙版区域
大多 inpaint 管线会把蒙版按 N 像素 padding，对 padding 区域做处理来融合。这片 padding 从你视角是”蒙版外”，从管线视角是”蒙版内”。
如何识别：查 inpaint padding 参数（常叫 inpaint_full_res_padding 或 pad_pixels）。值为 32 或 64 = 预期 32-64 像素的”外部”会被动。
5. CFG-rescale 或 img2img strength 太高
基于 img2img 的 inpaint 里，denoising_strength 接近 1.0 实际上等于做带弱条件的文生图。模型重新生成一切。
如何识别：输出整体看起来”不一样”了，不只是蒙版内。把强度降到 0.7 重测。
6. SDXL refiner pass 处理整张图
底模 inpaint 之后，SDXL refiner 第二阶段可能在整张图上跑。某些实现里 refiner 不感知蒙版。
如何识别：只跑底模（关闭 refiner）。蒙版外像素稳定 = refiner 是元凶。
7. PNG inpaint 之后再被存成 JPEG
如果导出成 JPEG，JPEG 量化会改变每个像素，不只是蒙版内。这不是 inpaint 溢出，是 JPEG。
如何识别：把输出存成 PNG 重做 diff。蒙版外一致了 = JPEG 是原因。
开始前准备
- 全分辨率保存原图。
- 同分辨率保存蒙版文件。
- 记下你管线在用哪种 inpaint 模式（仅蒙版 vs 全图）。
- 决定你的容忍度：蒙版外像素完美保留，还是视觉不可区分（几个单位 VAE 噪声没关系）。
需要收集的信息
- Inpaint 模式标志（
inpaint_full_res、mask_mode、whole_image等）。 - 蒙版文件（打开它；验证边缘是否锐利）。
- 蒙版羽化 / 模糊值。
- Inpaint padding 值。
- denoising strength。
- 是否启用 refiner。
- 输出文件格式和质量设置。
一步步修复
步骤 1：切到仅蒙版的 paste-back 模式
AUTOMATIC1111：启用 “Only masked” + “Inpaint at full resolution”。
ComfyUI：用 “Set Latent Noise Mask” 节点 + 末端 “Paste By Mask” 节点把蒙版外像素从原图还原。
Diffusers：
from PIL import Image
import numpy as np
generated = pipe(prompt, image=img, mask_image=mask).images[0]
# 合成：蒙版为黑的地方用原图，蒙版为白的地方用生成
mask_arr = np.array(mask) / 255.0
orig_arr = np.array(img).astype(np.float32)
gen_arr = np.array(generated).astype(np.float32)
final = (1 - mask_arr[:, :, None]) * orig_arr + mask_arr[:, :, None] * gen_arr
Image.fromarray(final.astype(np.uint8)).save("out.png")这是字面 paste-back：蒙版外逐字节一致。
步骤 2：用硬边蒙版
需要柔过渡时，先画硬蒙版，最后用一个独立的 alpha 渐变做合成。不要让 diffusion 管线看到软蒙版：
# 把灰阶蒙版转成硬蒙版（阈值化）
convert mask_soft.png -threshold 50% mask_hard.png步骤 3：减少 inpaint padding
padding 溢出太多时：
pipe(
prompt=prompt,
image=img,
mask_image=mask,
padding_mask_crop=8, # 更小
)或设为 0 关掉混合。4-8 像素 padding 能给干净接缝又不太溢出。
步骤 4：降低 denoising strength
小改动的 inpaint（换色、换物）：
strength = 0.7 # 不是 0.950.5 以下蒙版区几乎不变。0.85 以上溢出风险上升。0.7 是大多数编辑的甜点。
步骤 5：Inpaint 时关闭 refiner pass
SDXL workflow 里：
inpaint_pipe(
prompt=prompt,
image=img,
mask_image=mask,
use_refiner=False,
)如需精修，只在 inpainted 区域跑 refiner，保留蒙版。
步骤 6：用 PNG 输出并验证像素稳定性
# 蒙版外像素 diff
python -c "
from PIL import Image
import numpy as np
a = np.array(Image.open('orig.png'))
b = np.array(Image.open('out.png'))
m = np.array(Image.open('mask.png'))[:,:,0] > 128
outside_diff = np.abs(a[~m].astype(int) - b[~m].astype(int)).max()
print('Max outside-mask pixel diff:', outside_diff)
"paste-back 工作正常 = 期望 0。VAE 往返 = 期望 ≤2（可接受）。再高 = 还在溢出。
步骤 7：极小编辑用裁剪-编辑-粘贴
非常小的变动（256x256 以内），裁出区域，在裁块里 inpaint，再贴回。绕过所有全图溢出：
crop = img.crop((x, y, x + 256, y + 256))
edited_crop = pipe(prompt, image=crop, mask_image=mask_crop).images[0]
img.paste(edited_crop, (x, y))相关质量控制参见 AI 图像与提示词不符。
验证
- 蒙版外像素 diff = 0（paste-back）或 ≤2（VAE 往返）。
- 蒙版边界处肉眼检查：没有可见色阶。
- 在三张不同测试图上跑。无溢出应该可重现，不是巧合。
长期预防
- inpaint 总是用 paste-back 合成。全图重生成只在风格变换时显式使用。
- 把 inpaint workflow 存成命名预设：“tight-edit”（paste-back、硬蒙版、低 padding）vs “blend-edit”（软蒙版、大 padding）vs “full-redo”（全图重做）。
- 生产管线 CI 里校验蒙版外像素 diff。
- 记录你用的蒙版格式（8 位灰度、alpha、RGBA 蒙版通道）并坚持用。
- inpaint 过的图避免 JPEG 输出；总是 PNG。
- 当编辑里包含合理影响全图的光照变化时，显式选择全图模式而不是意外发现。
常见坑
- 用高斯模糊蒙版因为它”在 UI 里看起来更柔”，没意识到软边会溢出。
- 相信模型”尊重蒙版”，从未做像素 diff。
- 把 denoising strength 拉到 1.0 做 inpaint 还指望蒙版外像素保留。
- inpaint 之后让 SDXL refiner 跑而没关掉它。
- 导出成 JPEG 然后把 JPEG 量化产生的色偏怪到模型头上。
- 用了默认
inpaint_full_res_padding=64的管线，结果被 64 像素溢出搞蒙圈。
FAQ
Q：我的 UI 写着”仅蒙版”为什么还有溢出？
检查 UI 是否在生成后用原图做合成，还是只把蒙版区可视化。有些 UI 把”仅蒙版”当视觉提示但仍重生成整张图。用硬像素 diff 测试。
Q：有没有蒙版感知的 refining 方式？
有。底模 inpaint，然后只在蒙版裁切区上跑 refiner，最后贴回。顺序：base → crop → refine → paste。
Q：Inpaint 后的人脸修复会溢出吗？
会。人脸修复器（CodeFormer、GFPGAN）无视蒙版。在 inpaint 前跑人脸修复，或在 inpaint workflow 里跳过它。
Q：能在比源图更高分辨率上做 inpaint 吗？
可以——把裁切块放大、编辑、缩小、贴回。Paste-back 必须缩回原分辨率以避免接缝处位移。