Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

comfui 出现SUPIR_Upscale怎么办

Answer

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=readme-ov-file 。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 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 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,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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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

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。

Others are asking
comfui 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。
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
使用豆包即梦和通义app绘制海报封面都是出现文字不对的情况,有哪些改进的或者是更好的解决方案
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。
2025-03-07
基于--cref的多个人物角色出现在一个画布中,具体该如何操作?我想要详细的步骤
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》
2025-03-06
帮我找出现在成熟的人工智能大模型,列举他们的功能,附上打开链接
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。
2025-03-03
Deepseek网页端使用,总是出现服务器繁忙,请稍后再试,怎么办?请注意,我所使用的是Macbook
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
2025-02-26
Deepseek网页端使用,总是出现服务器繁忙,请稍后再试,怎么办
如果在 DeepSeek 网页端使用时总是出现“服务器繁忙,请稍后再试”的情况,您可以尝试以下方法: 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,您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 需要注意的是,部分网站可能需要特殊网络环境。
2025-02-26
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15