根据提供的信息,ComfyUI中的放大模型可以分为几种类型: 1. 模型放大(Model Upscale) :这种方法直接在图像空间中应用放大算法,通过增加像素点来扩大图像尺寸。虽然这种方法简单快速,但可能会导致细节损失和图像质量下降。例如,使用BSRGAN、ESRGAN等模型进行放大,这些模型能够提升图像的分辨率并增强细节。 2. 潜在空间放大...
需要安装插件https://github.com/ssitu/ComfyUI_UltimateSDUpscale 2.1 Ultimate SD Upscale 作用:接受输入图像,按指定系数对图像进行重采样放大。主要原理对潜空间图像分块重绘放大。 输入: image:像素空间的图像,会在节点内部转换为潜空间图像 model:接受大模型的输入 positive:接受正向提示词经过CLIP编码后的条件信息...
1. Upscale Method(像素空间) 不用Upscale模型,无二次采样,仅仅是放大,实际精度没有提升。(不推荐) 关键节点关系: VAE-D/Input IMG > **Upscale Image By**/**Upscale Image** > Output IMG 2. Upscale Model(像素空间) 使用Upscale模型,效果很好。(★★★) 关键节点关系: VAE-D/Input IMG > (Load...
实战操作:ComfyUI 上的 Upscale Pixel Upscale Workflow 加载图像:使用Load Image节点加载待处理图像。 Upscale 节点:根据需要选择使用算法方法(如双三次插值)或模型方法(如 Real-ESRGAN)。 保存图像:通过Save Image节点保存处理后的图像。 Latent Upscale Workflow 生成潜在空间图像:使用VAE Encode节点将图像编码到潜在...
File "C:\ComfyUI-aki-v1.3\execution.py", line 74, in map_node_over_list results.append(getattr(obj, func)(**slice_dict(input_data_all, i))) File "C:\ComfyUI-aki-v1.3\comfy_extras\nodes_upscale_model.py", line 20, in load_model ...
祝大家学习顺利，早日成为ComfyUI的高手！目录 一、Upscale Latent节点 二、LatentCompositeMasked节点 三、Latent Composite节点 四、Set Latent Noise Mask节点 五、Load LoRA节点 六、LoRA示例工作流 一、Upscale Latent节点 该节点用于在图像生成过程中放大潜在空间的图像。这是一个常见的操作，用于提高生成图像的...
五、lterative Upscale (Latent/on Pixel Space)节点 六、Make Tile SEGS节点 七、Picker(SEGS)节点 一、安装方式 方法一:通过ComfyUI Manager安装(推荐) 打开Manager界面 方法二:使用git clone命令安装 在ComfyUI/custom_nodes目录下输入cmd按回车进入电脑终端 ...
一、Upscale Latent节点 该节点用于在图像生成过程中放大潜在空间的图像。这是一个常见的操作,用于提高生成图像的分辨率,保持细节并减少失真。 输入: Samples → 传入的原始潜空间图像 输出: LATENT → 输出尺寸调整之后的潜空间图像 参数: upscale_method → 选择像素填充的方法 ...
y -> 表示粘贴区域的y坐标 **ComfyUI坐标原点位于左上角** resize_source -> 表示是否对蒙版区域进行分辨率调整 1. 2. 3. 输出: LATENT -> 输出图层叠加后的潜空间图像 **和前面latent使用同一VAE解码** 1. 三、Upscale Latent节点 节点功能:该节点对潜空间图像进行分辨率调整,仅使用数学方式进行像素填充。
模型与产品分离:比如 SD Web UI、ComfyUI 等等。 对于绝大多数普通用户而言,学习成本低、功能一体化的融合产品,能以最快的速度上手 AI 绘画,享受 AI 带来的乐趣。 但如果你想靠 AI 生图技术来赚钱,或者你是个设计师,想获取更高的灵活度和自由度,建议还是学习使用模型与产品分离的产品。