comfui 出现SUPIR_Upscale怎么办

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 UNet 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 unet 中进行低噪声扩散处理（高分辨率修复）。 UNet 结构：UNet 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。 ControlnetUpscaler 放大模型：Flux.1dev 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=readmeovfile 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。

以下是针对使用豆包即梦和通义 app 绘制海报封面出现文字不对情况的改进和解决方案： 使用豆包即梦： 1. 为其他城市定制艺术字海报：可以使用豆包来生成个性化设计。豆包会根据城市特色和地标调整提示词，创造符合城市风格的艺术作品。 打开豆包网站 https://www.doubao.com/chat 。 输入对应内容获得城市的 AI 绘画提示词。 2. 优化海报细节： 利用即梦中的消除笔工具修正细节错误。例如，若生成图片中有元素不协调或小细节（如文字笔画、图案）错误，可用消除笔去除不需要的部分。 多抽卡获取更理想设计。AI 绘画核心在于多抽卡，若首次生成效果不佳，可多次尝试或调整提示词细节抽卡，直至找到满意设计。 希望这些方案能帮助您解决问题，创作出满意的海报封面。

基于 cref 在一个画布中放置多个人物角色的操作步骤如下： 1. 使用 /settings 将 Remix 打开，然后选择 。 2. 选择将包含第二个字符的图像，然后使用 U 将其从网格中分离出来。 3. 寻找蓝色小箭头（⬆️⬇️⬅️➡️），每个箭头都会在现有图像中添加一条新图像。选择新角色的前进方向并输入提示及其 cref。这将缝合一条新的画布。 需要注意的是： cref 命令适用于单一主题、单一角色的图像。如果计划在场景中添加多个角色，需要使用平移按钮来添加。 设置画布以描绘两个人的开场提示。 您的 cref 图像中应只包含一个角色。如果 cref 图像中有多个人物形象，Midjourney 将它们混合在一起，并混合到输出中。 语雀里面整理了 211 篇文档，共有 412731 字有关 AIGC 的相关文章，MJ 手册的规范使用说明，文章包含了很多大厂经验总结。无偿且标注了文章来源，地址：https://www.yuque.com/frannnk7/aidesign?《AIGC Design 手册》

以下是一些成熟的人工智能大模型及其功能和链接： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 。 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 。 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 。 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 。 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 。 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ 。 MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 。 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 。 在这些大模型中： 能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 。 目前不能进行自然语言交流的：昇思、书生 。 受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值） 。 特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成 。 此外，还有其他一些大模型： OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，一个新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本，可以运行 Python 程序。如果未为 OpenAI 付费，只能使用 3.5 。除了插件变种和一个暂时停用的带有浏览功能的 GPT4 版本之外，这些模型都没有连接到互联网。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，例如可以创建和查看图像，且可以在网页浏览器中阅读文档，并连接到互联网。 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 Anthropic：发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口，本质上是 LLM 的记忆。Claude 几乎可以保存一整本书或许多 PDF，与其他大型语言模型相比，它不太可能恶意行事。

如果您在使用 DeepSeek 网页端时总是出现“服务器繁忙，请稍后再试”的提示（使用的是 Macbook），可以尝试以下方法： 1. 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。然后打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。添加“DeepSeekR1”模型。 3. 如果上述方法不行，还可以尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1

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