comfui SUPIR_Upscale怎么办

通过使用神经网络对潜在空间进行放大，而无需使用VAE进行解码和编码。此方法比传统的VAE解码和编码快很多，并且质量损失很小。插件项目地址:https://github.com/Ttl/ComfyUi_NNLatentUpscale?tab=readme-ov-file潜在表示（latent representation）是神经网络处理图像时生成的压缩版本，它包含了图像的主要特征信息。相比于直接处理高分辨率图像，处理潜在表示更快且资源消耗更少。1.生成潜在表示：图像被模型压缩成潜在表示。生成一个低分辨率的图像2.放大潜在表示：利用神经网络对潜在表示进行放大。3.生成高分辨率图像：将放大的潜在图像反馈到稳定扩散U-Net中，进行低噪声扩散处理，从而修复成高分辨率图像。此节点旨在用于一种工作流程中，其中初始图像以较低分辨率生成，潜在图像被放大，然后将放大的潜在图像反馈到稳定扩散u-net中进行低噪声扩散处理（高分辨率修复）。U-Net是一种特别的神经网络结构，通常用于图像处理，尤其是图像分割。它的工作方式可以简单理解为：1.编码部分：逐步缩小图像，从中提取重要特征（类似于提取图片的精华）。2.解码部分：逐步放大图像，把提取的特征重新组合成高分辨率的图像。3.跳跃连接：在缩小和放大的过程中，保留一些细节信息，使最终生成的图像更清晰。这种结构使得U-Net能够在放大图像的同时，保持细节和准确性。

以前做了一个高清放大的工作流，被很多小伙伴用在淘宝上做老照片修复。之前的工作流比较复杂，现在，这个模型出来，结合这个工作流，只要十几个基础的节点就能实现同样的效果，甚至可能更好。[heading3]参数的调节[content]一般做法是先确认放大的倍数，然后根据出来的图片来调整controlNet的强度。[heading3]Controlnet-Upscaler放大模型[content]模型介绍：Flux.1-dev ControlNet是Jasper研究团队为低分辨率图像开发的模型。使用方法：可直接与diffusers库一起使用，通过特定代码加载管道，加载控制图像并进行图像处理。训练方式：采用合成复杂数据退化方案，结合图像噪声、模糊和JPEG压缩等多种方式对真实图像进行人工退化。目的:这种训练方法的目的是让模型学会处理各种真实世界中可能遇到的图像退化情况，从而在实际应用中表现更好。引用文献：训练方式类似Wang,Xintao等人在2021年发表的“Real-esrgan:Training real-world blind super-resolution with pure synthetic data.”中的方法。许可证：该模型属于Flux.1-dev模型许可证范畴[heading3]Flux Ultimator细节增强[content]细节：能增加小细节，让图像尽可能逼真。鲜艳色彩增强：可放大色调的丰富性和深度。使用：在0.1的强度设置下也能有显著增强效果。集成：能顺利集成到工作流程中，与其他LORA结合使用效果好，结合时需将强度降低小于0.5。[heading3]T5 Clip[content]如果你发现出来的图片质量细节不够，选择fp16的版本。[heading3]图像的传递[content]controlNet这里传递的应该是上传的原始图片，因为这个是controlNet而不是潜空间图像。

1.Flux模型的用途：Flux模型主要用于图像处理，特别是上采样（upscaling）。这类任务通常需要较高的精度来保留图像细节。2.fp8格式的特性：fp8_e4m3fn:4位指数，3位尾数，通常提供更好的精度。fp8_e5m2:5位指数，2位尾数，提供更大的数值范围但精度较低。3.图像处理需求：图像处理，尤其是高质量上采样，通常更依赖于精确的小数值表示，而不是极大或极小数值的表示能力。4.硬件兼容性：现代GPU通常对fp8_e4m3fn格式有更好的优化支持。5.常见实践：在没有特殊需求的情况下，图像处理模型通常倾向于选择提供更高精度的格式。基于以上分析，我的推论是：对于Flux模型，特别是在进行图像上采样任务时，fp8_e4m3fn可能是更好的选择。原因如下：1.更高的精度有利于保留图像细节和纹理。2.图像处理通常不需要特别大的数值范围，fp8_e4m3fn的精度优势更为重要。3.这种格式在现代GPU上可能有更好的性能表现。