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一、Latent Composite节点 二、LatentCompositeMasked节点 三、Upscale Latent节点 四、Set Latent Noise Mask节点 五、Load LoRA节点 LoRA示例工作流 一、Latent Composite节点 节点功能:该节点类似于图层叠加结点,区别在于这个在潜空间对图像进行叠加。 输入: samples_to -> 接收叠加的潜空间图层之一 **该参数传入的...
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 width → 调整后潜空间图像的宽度 h...
输入: 模型model -> 接收来自大模型的数据流 positive -> 接收经过 clip 编码后的正向提示词的条件信息(CONDITIONING) negative -> 接收经过 clip 编码后的反向提示词的条件信息(CONDITIONING) latent_image -> 接收潜空间图像信息 输入 输出: LATENT -> 经过 KSampler 采样器进行去噪后的潜空间图像 参数: 随机...
Upscale 技术主要有两种方法:直接对可视图像进行放大(Pixel Upscale)和对潜在空间图像进行放大(Latent Upscale)。 方法一:Pixel Upscale 这种方法直接对图像的像素进行处理,通过算法或神经网络模型放大图像的尺寸。常见的算法包括: 双三次插值算法(Bicubic):通过使用周围像素的值预测新像素的值,适用于自然过渡但可能造成模...
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 ...
Upscale pixel:将可视的图直接 upscale。如果拿 ComfyUI 节点解释,这个节点输入的是 image,输出的是 upscale 后的 image。 Upscale latent:另一种是将不可视的潜空间图像 upscale,如果拿 ComfyUI 节点解释,这个节点输入的是 latent 输出的是 upscale 后的 latent,最后需要经过 decode 才能变成可视的图片。
八、Upscale Image(using Model)节点 图生图示例工作流 一、VAE Decode(Tiled)节点 节点功能:该节点用来对潜空间图像进行解码。 **该解码方式使用分块解码,可以有效解决显存不足的情况** 输入: samples -> 接收经过KSampler采样器处理后的潜空间图像
七、Upscale image节点 八、图生图示例工作流 一、VAE Decode(Tiled)节点 该节点用于对变分自编码器（VAE）进行解码操作，以将潜在空间（latent space）中的表示转换回图像。输入：Samples->接收KSampler采样器处理后的潜空间图像 vae -> 接收对潜空间图像解码使用的vae模型 输出：IMAGE -> 输出经过vae...
一、Latent Composite节点 二、LatentCompositeMasked节点 三、Upscale Latent节点 四、Set Latent Noise Mask节点 五、Load LoRA节点 LoRA示例工作流 一、Latent Composite节点 节点功能:该节点类似于图层叠加结点,区别在于这个在潜空间对图像进行叠加。 输入: ...