画几笔，让 AI 接着画：Krita AI Diffusion 把改图留在画布里

左边的猴子还是几块棕色草图，右边已经出现了表情、毛发与姿态。这张Krita AI Diffusion官方示意里，最有意思的并非AI又画出一张插画，而是作者没有离开画布：人物和环境已经在，接下来只为特定区域补上想要的内容。

图源：官方Gallery，为项目公开演示画面，非本文实测。左侧是草图，右侧为生成预览；点开原图查看区域描述。

对习惯画画的人，这种工作方式比“继续写一长串提示词”更直观。你先决定人物在哪、物体大致占多大、哪些部分已经满意，再让生成介入。画笔、图层和选择工具仍是控制画面的主角。

保留已经满意的地方，只处理当前问题

插件提供选区填充、扩展、增加与移除内容。修一张风景图时，可以圈出需要处理的一块，让周围画面提供上下文，而不必把整个场景重新生成。官方另一张湖景示例，便把选区与右侧候选预览放在一起。

画面说明的是局部操作和候选选择，不是本文做出的前后效果对照。来源同为官方Gallery。

选区文档还区分几种操作意图：移除内容偏向延续周围环境，增加内容则需要描述或控制层告诉它要加入什么。两者看似都圈一块地方，期待的结果却不同。扩图还需要为新画布提供空白范围，而不是只说“变大一点”。

需要留意的是，选中的范围之外仍有上下文参与计算。给模型更多周围环境有助于衔接，也可能增加资源负担；不能把很小的选区理解为只计算那几个像素。

区域提示能把文字或参考图关联到画面某一部分。帽子、人物和背景各有描述时，便不用每次都在同一段文字里反复解释“左边的那个，不是右边的这个”。在返回某一区域修改时，关联信息也更容易沿用。

不过，区域文档专门提醒：区域约束的是描述的作用范围，不保证物体一定按某个轮廓出现。想要明确形状，仍可用草图、线稿或深度等控制层。它更像把你现有绘画方法与生成连接起来，而不是让文字彻底代替绘画判断。

插件需要Krita及相应生成后端，本地可由它安装管理的ComfyUI服务承担，也可以连接已有服务或选择云端路线。代码采用GPL-3.0，模型与云服务有各自条件。已经在Krita里完成构图和手工修补的人，会更容易理解这种便利：候选结果不是终点，落回画布之后，还能继续画、遮盖、比较和挑选。