把透明角標貼上圖片：遮罩方向與定位

角標原本透明，貼到圖片上卻冒出白色角落？

想把自己的小標誌放到作品右下角，明明拿的是透明 PNG，合成後卻出現方形邊角，甚至標誌變淡、該透明的地方反而留下。這時不要急著重畫標誌，先看 IMAGE、MASK 與合成節點的接法。

這課接續第七課的尺寸處理，做一張完整的作品預覽圖：512×512 背景，加上180×72透明角標，距離右邊與下邊各24像素。輸出是一張合成到背景的普通圖片，本課不處理透明貼圖匯出，也不需要生成模型。

先開啟官方合成節點說明、官方 Invert Mask 說明與Load Image 如何建立遮罩。下面的操作使用內建節點，不要求額外安裝外掛。

下載本課五節點 JSON、官方背景 JPG及原創透明角標 PNG。背景取自 ComfyUI 官方放大教學的輸入素材；角標由本站繪製。頁面上的 A／B／C 是按官方合成公式製作的 NumPy CPU 參考輸出，不是 ComfyUI 介面或 GPU 實跑截圖。

第 1 步：選對兩張圖，保留 PNG 的透明通道

在 Workflow → Open 匯入本課 JSON。畫布有兩個 Load Image（載入圖片），標題已分別註明「背景」與「角標」：背景選 official-background.jpg，角標選 corner-label.png。JSON 只帶檔名與設定，仍需在自己的環境上傳並選取素材。

背景應是512×512的人物與雲朵圖，角標應是180×72的綠色圓角標誌。下載原 PNG，不要把網頁上的預覽截圖當成角標；截圖會把檢視器的白底或棋盤格一起變成真正像素。把副檔名改成 .png 也不能讓一張 JPG 自動透明。

應該看到： 兩個 Load Image 都能選到自己的素材。角標的圓角外有 alpha=0的透明像素，文字部分較不透明，綠底帶少量透明度。不同檢視器可能以不同底色顯示透明處，光看白底預覽不能斷定有沒有透明通道。

第 2 步：先看五條線，分清背景與貼上去的圖

本課使用五個節點：兩個 Load Image、Invert Mask（反轉遮罩）、Image Composite Masked（遮罩影像合成）、Save Image（儲存圖片）。若自己建立，可在畫布空白處雙擊搜尋英文名稱；以節點類型及欄位名稱核對，不必依賴某一版中文翻譯。

1. 背景 Load Image 的 IMAGE → Image Composite Masked 的 destination
2. 角標 Load Image 的 IMAGE → Image Composite Masked 的 source
3. 角標 Load Image 的 MASK → Invert Mask 的 mask
4. Invert Mask 的 MASK → Image Composite Masked 的 mask
5. Image Composite Masked 的 IMAGE → Save Image 的 images

背景的 MASK 不接。destination 是承接內容的底圖，source 是貼上去的角標；接反會以角標尺寸當畫布，不能靠調整 x、y 補救。IMAGE 和 MASK 也不是可以互換的線：一條提供顏色，一條決定採用多少來源像素。

應該看到： 三條 IMAGE 連線與兩條 MASK 連線；沒有 KSampler、checkpoint 或文字提示詞。初次先保留完整 JSON 的正確接法，完成 C 組後再做錯誤對照。

第 3 步：為什麼透明 PNG 的 MASK 要反轉？

一般 alpha 通道中，0代表完全透明，1代表完全不透明。Load Image 輸出的 MASK 是 1−alpha，所以透明角落反而接近1；這點在官方資料型別文件與程式碼中都有說明。

Image Composite Masked 則按遮罩混合：mask=1較採用 source，mask=0保留 destination，灰階值表示部分混合。因此，把角標的 MASK 直接接過去，就會偏向貼出角標外的透明區，並淡化原本應顯示的內容。經過 Invert Mask，再做一次1−mask，才回到角標原本的 alpha 方向。

不接 mask 也不是「自動保留原透明度」的保證。本課固定版本的合成流程在未提供遮罩時會使用全1遮罩，把 source 的 RGB矩形區域都放上去；我們特別在角標完全透明處保留白色RGB，讓錯誤比較容易看見。其他PNG可能出現黑邊或別的底色，白底只是可能現象，不能把所有白色圓底都歸因於這個原因。

第 4 步：算好右下角位置，再執行 C 組

Image Composite Masked 設定 x=308、y=416、resize_source=false。x、y 指的是「角標左上角」放到背景的哪個位置，不是角標右下角，也不是留白大小。

本例計算很直接：512−180−24=308；512−72−24=416。這樣角標的右邊與下邊各保留24像素。換素材尺寸後要重新計算；先用第七課確認尺寸，不沿用這兩個數字。

保持 resize_source=false，角標就按原180×72貼上。把它切成true，會把來源縮放到背景尺寸，並非「自動配成角落小標誌」。本課也先不測跨出畫布的情況，以免一次混入裁切問題。

Save Image 的 filename_prefix 為 greenbean-lesson08-overlay。另存自己的 C 組 JSON，按 Run 一次，保存輸出PNG。預期尺寸為512×512：角標在右下，圓角外能看見原背景，文字清楚，綠底可隱約透出背景。未看到輸出時，先檢查兩張來源是否真的選好、五條線是否完整。

第 5 步：只改遮罩，做 A／B／C 比較

保留 C 組，另外另存 A 與 B。三組都固定同一背景、角標、位置與 resize_source=false，不要順便改尺寸或重畫素材。

• A：不接合成節點的 mask。預期角標外的方形區域也被貼上，可能看到白色邊角
• B：角標 MASK 直接接合成 mask。繞過 Invert Mask，預期文字與綠底變淡，透明角落反而保留
• C：角標 MASK 經 Invert Mask。回到本課原始接法，預期圓角外保留背景、角標正常呈現

若不知道怎麼斷線，可先使用節點輸入端點的連線選單，確認改的是合成節點的 mask，不是 IMAGE。切換接法後另存對應 JSON，並換不同輸出前綴，避免把上一組的圖當成本組結果。

用空白觀察單記下實際尺寸、角標是否可見、圓角外是否能看到背景。沒有執行的組別保留not_run，不把這裡的參考圖當成自己的輸出。

第 6 步：換到左上角，確認你真的懂定位

另存 D 組，保持正確遮罩接法，只把 x、y 都改成24。這次角標左邊與上邊各距離畫布24像素；輸出仍應是512×512。再換成你自己有權使用的透明標誌，先查其寬高，再算位置。

檢查時看三個地方：角標文字有沒有被淡化、圓角外有沒有露出底色、原背景其餘區域是否保持原樣。本站 CPU 參考在這個固定案例中，角標矩形外的解碼後RGB像素變動數為0；這是數學參考驗證，不代表已替每個ComfyUI版本做過完整相容性測試。若另存JPG，重新壓縮本身可能改變像素值，因此本課用PNG比較。

常見問題

• 標誌像被挖空： 先查 MASK 是否經過 Invert Mask，不急著增加不透明度
• 出現白框、黑框或棋盤格： 查原PNG是否真有alpha，再查是否漏接mask；棋盤格若已是像素，反轉遮罩不會把它自動去掉
• 角標變得跟整張圖一樣大： 檢查resize_source是否誤設true
• 整張輸出變成角標尺寸： destination與source可能接反
• 找不到正確節點： 用類型ImageCompositeMasked核對；不要混用Latent Composite Masked，它接的是潛在資料
• 想輸出LINE透明貼圖： 這課把角標貼進RGB背景，所得PNG不是透明貼圖成品；還需另一套透明輸出與規格檢查流程

小練習與答案

1. 背景1024×768、角標180×72，右下各留32像素，x、y各多少？812、664
2. 不接mask會自動採用角標的透明度嗎？本課流程不能這樣假設，應明確接入正確方向的遮罩
3. 已有「白色表示要貼上」的獨立遮罩，也一定要Invert嗎？不一定，要看遮罩原本的方向；不能照抄反轉次數
4. PNG副檔名就保證透明嗎？不保證，要看是否有有效alpha通道
5. 想保留角標原尺寸，resize_source選哪個？false，位置另用x、y設定

完成後，你應有自己的C組正常合成、A／B錯誤對照或觀察紀錄，以及D組左上定位練習。這套檢查方式也能用在浮水印、角落標籤與作品預覽，不必每次靠目測猜遮罩方向。

下載與來源

• 五節點工作流 · 官方背景 · 透明角標
• 觀察單CSV · 使用與授權說明 · 素材來源與SHA256 · 官方文件庫GPL-3.0授權原文 · CPU參考圖重現原始碼
• 官方完整遮罩與合成範例：供延伸學習，節點較多，不是本課五節點下載檔
• 官方Load Image實作與合成、Invert Mask實作

官方背景與包含背景的合成／對照圖依GPL-3.0提供，附原背景、角標與參考圖重現原始碼；原創角標及獨立遮罩示意單獨採CC0，不把混合背景成果一概標成CC0。使用工作流不需要執行Python原始碼。

查核日期：2026年10月10日（台灣）。官方節點文件註明部分說明由AI生成，本課另外交叉核對固定版本程式碼與官方工作流的欄位順序。CPU參考只覆蓋本課單張、相同遮罩尺寸、不縮放、位置在畫布內的案例；尚未在ComfyUI GUI匯入或執行GPU推論。