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comfui SUPIR_Upscale怎么办

Answer

ComfyUi 的 SUPIR_Upscale 是一种通过神经网络对潜在空间进行放大的技术。以下是相关详细信息:

  • 原理:通过使用神经网络对潜在空间进行放大,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。
  • 流程:
    • 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。
    • 放大潜在表示:利用神经网络对潜在表示进行放大。
    • 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。
  • 相关节点: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 结构: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。其工作方式包括编码部分逐步缩小图像提取重要特征,解码部分逐步放大图像并重新组合特征,以及通过跳跃连接在缩小和放大过程中保留细节信息,使最终生成的图像更清晰。

ComfyUI 老照片修复 Flux Controlnet Upscale 方面:

  • 以前有高清放大的工作流,被用于淘宝老照片修复。现在新模型结合工作流,只需十几个基础节点就能实现更好效果。
  • 参数调节:一般先确认放大倍数,再根据图片调整 controlNet 强度。
  • Controlnet-Upscaler 放大模型:Flux.1-dev ControlNet 是 Jasper 研究团队为低分辨率图像开发的模型,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。其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。
  • Flux Ultimator 细节增强:能增加小细节,让图像尽可能逼真,放大色调的丰富性和深度,在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果,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。
  • T5 Clip:若图片质量细节不够,选择 fp16 的版本。
  • 图像的传递: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。

关于 flux unet 的 weight_dtype:

  • 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。
  • fp8 格式包括 fp8_e4m3fn(4 位指数,3 位尾数,通常提供更好的精度)和 fp8_e5m2(5 位指数,2 位尾数,提供更大的数值范围但精度较低)。
  • 图像处理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,现代 GPU 通常对 fp8_e4m3fn 格式有更好的优化支持。
  • 在没有特殊需求的情况下,对于 Flux 模型进行图像上采样任务时,fp8_e4m3fn 可能是更好的选择,因为其更高的精度有利于保留图像细节和纹理,且图像处理通常不需要特别大的数值范围,这种格式在现代 GPU 上可能有更好的性能表现。

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。

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References

ComfyUi NNLatentUpscale潜空间放大

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。

ComfyUI 老照片修复Flux Controlnet Upscale

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。

ComfyUI 老照片修复Flux Controlnet Upscale

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。

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comfui 出现SUPIR_Upscale怎么办
当 ComfyUi 出现 SUPIR_Upscale 时,以下是相关信息: 通过使用神经网络对潜在空间进行放大,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=readmeovfile 。潜在表示是神经网络处理图像时生成的压缩版本,包含图像主要特征信息,处理潜在表示更快且资源消耗更少。 具体流程包括:生成潜在表示(生成低分辨率图像)、放大潜在表示、生成高分辨率图像(将放大的潜在图像反馈到稳定扩散 UNet 中进行低噪声扩散处理从而修复成高分辨率图像)。此节点用于一种工作流程,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 unet 中进行低噪声扩散处理(高分辨率修复)。 UNet 是一种特别的神经网络结构,常用于图像处理,尤其是图像分割。其工作方式包括编码部分(逐步缩小图像提取重要特征)、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)、跳跃连接(在缩小和放大过程中保留细节信息使最终生成的图像更清晰),这种结构能在放大图像时保持细节和准确性。 ComfyUI 老照片修复 Flux Controlnet Upscale 中,关于 flux unet 的 weight_dtype: Flux 模型主要用于图像处理,特别是上采样。这类任务通常需要较高精度来保留图像细节。 fp8 格式包括 fp8_e4m3fn(4 位指数,3 位尾数,通常提供更好的精度)和 fp8_e5m2(5 位指数,2 位尾数,提供更大的数值范围但精度较低)。 图像处理通常更依赖于精确的小数值表示,现代 GPU 通常对 fp8_e4m3fn 格式有更好的优化支持。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,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,因为更高的精度有利于保留图像细节和纹理,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,这种格式在现代 GPU 上可能有更好的性能表现。
2025-01-21
comfui怎么使用
以下是关于 ComfyUI 的使用方法: 1. 模型放置: t5xxl_fp16.safetensors:放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 clip_l.safetensors:放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 ae.safetensors:放在 ComfyUI/models/vae/目录下。 flux1dev.safetensors:放在 ComfyUI/models/unet/目录下。 理解方式:flux1dev.safetensors 是底模,ae.safetensors 是 VAE,clip_l.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 是关于文字语言编码。 2. 图像形态学处理: 支持的处理方式:erode 腐蚀(去除小噪点/分离相邻对象)、dilate 膨胀(填补小洞/连接临近对象)、open 开(先腐蚀后膨胀)、close 闭(先膨胀后腐蚀)、gradient 梯度(膨胀与腐蚀之差)、top_hat 顶帽(原图与开之差)、bottom_hat 底帽(原图与闭之差)。 使用方法: 更新 ComfyUI。 右键 image/postprocessing/ImageMorphology。 接上图像输入和输出即可。 3. Canny ControlNet: 使用方法:以 SC 文生图为基础,在 C 阶段加上常规的 CN 节点,CN 模型直接下载到/models/checkpoints 里。 模型下载地址:https://huggingface.co/stabilityai/stablecascade/tree/main/controlnet 。 工作流分享地址:https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIWorkflowsZHO 。 4. 电脑硬件要求: 系统:Windows7 以上。 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 注:mac 系统,AMD 显卡,低显卡的情况也可以安装使用,但功能不全,出错率偏高,严重影响使用体验,个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。
2025-03-16