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,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。
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。