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ComfyUI中的放大插件

Answer

ComfyUI 中的放大插件相关知识如下:

  • 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,此方法比传统方式快很多且质量损失小。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。其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)。U-Net 是一种常用于图像处理的特别神经网络结构,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)和跳跃连接(保留细节信息),能在放大图像时保持细节和准确性。
  • 8 月 13 日的 ComfyUI 共学中,讨论了图像生成中分辨率和放大方式。不同模型有适合的分辨率,如 SD1.5 通用尺寸为 512×512 或 512×768,SDXL 基础尺寸为 1024×1024,生成图像前要选对尺寸。通过浅空间缩放放大图像时,直接对浅空间图片编辑放大,然后进行第二次采样和高清处理,直接放大不解码会模糊,需用较低采样系数增加细节。也可使用外置放大模型放大图像,默认放大 4 倍,可通过 resize image 节点调整尺寸,放大后要送回编码器进行采样处理。还提到图像对比节点、算力和资源获取、AI 绘图相关技术与工具、CLIP 和 CFG 的区别、搭建带 Lora 的图生图工作流等内容。
  • Comfyui PuLID 人物一致节点相关:节点插件 PuLID ComfyUI https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI 。包括 model(使用预训练的基础文本到图像扩散模型)、pulid(加载的 PuLID 模型权重)、eva_clip(用于从 ID 参考图像中编码面部特征的 Eva-CLIP 模型)、face_analysis(使用 InsightFace 模型识别和裁剪 ID 参考图像中的面部)、image(提供的参考图像用于插入特定 ID)、method(选择 ID 插入方法)、weight(控制 ID 插入强度)、start_at 和 end_at(控制在去噪步骤的应用阶段)、attn_mask(可选的灰度掩码图像),还有高级节点可进行更精细的生成调优。
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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。

8月13日ComfyUI共学

[heading2]总结关于图像生成中分辨率和放大方式的讨论不同模型的适合分辨率:SD1.5通用尺寸为512乘512或512乘768,SDXL基础尺寸为1024乘1024,生成图像前要选对尺寸,否则效果差。通过浅空间缩放放大图像:直接对浅空间图片进行编辑放大,然后进行第二次采样和高清处理,若直接放大不解码会很模糊,需用较低的采样系数增加细节。使用外置放大模型放大图像:可使用外置放大模型对图像进行放大,默认放大4倍,可通过resize image节点调整到想要的尺寸,放大后要送回编码器进行采样处理。图像对比节点:图像对比节点名为compare,需安装相关包才能使用,可用于对比最初和最终的图片。算力和资源获取:飞翔提供了50个小时的算力时间,可在飞书群填问卷获取,分享模型较少可提建议,相关文档在飞书和公众号中。AI绘图相关技术与工具的介绍及交流公众号文章包含AGI相关信息:通往AGI之路的公众号最新文章中有相关信息,内置工作流和启动器方便,Mac系统因无CUDA生态不太好用。推荐提示词辅助插件:如SDXL的S1XL style,可对提示词进行风格化扩充,还有能翻译提示词的插件,如沙拉查词、沉浸式翻译等。解释CLIP和CFG的区别:CLIP用于解析提示词,将其转化为模型可理解的向量,CFG是提示词对画面影响的强度,即提示词引导系数。搭建带Lora的图生图工作流:介绍了加载模型、设置clip跳过层、处理图像、连接采样器和解码器等步骤,并展示效果。

Comfyui PuLID人物一致

节点插件PuLID ComfyUI https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUImodel:使用预训练的基础文本到图像扩散模型,如Stable Diffusion。pulid:加载的PuLID模型权重,定义ID信息如何插入基础模型。eva_clip:用于从ID参考图像中编码面部特征的Eva-CLIP模型。face_analysis:使用InsightFace模型识别和裁剪ID参考图像中的面部。image:提供的参考图像用于插入特定ID。method:选择ID插入方法,如"fidelity"(优先保真度)、"style"(保留生成风格)和"neutral"(平衡两者)。weight:控制ID插入强度,范围为0到5。start_at和end_at:控制在去噪步骤的哪个阶段开始和停止应用PuLID ID插入。attn_mask:此选项用于提供灰度掩码图像,以控制ID自定义的应用位置,但并不是必需输入,而是可选输入。Advanced Node:提供了高级节点,可以通过调整fidelity滑块和projection选项进行更精细的生成调优。比如,ortho_v2和fidelity:8等价于标准节点的fidelity方法,而projection ortho和fidelity:16等价于style方法。

Others are asking
能在局域内网,没有网络,离线的场景使用的AI编程工具,可以是单独运行的,也可以是JetBrains IDEs中作为插件使用的
以下是一些可以在局域内网、没有网络、离线场景使用的 AI 编程工具: 1. PyCharm:是 JetBrains 推出的智能代码补全工具,支持 Java、Python 和 JavaScript 等多种语言。因其高准确性著称,帮助开发人员节省编程时间。价格:起价每月 24.90 美元。 2. AIXcoder:AI 驱动的编程助手,支持 Java、Python 和 JavaScript 等语言。它提供了自动任务处理、智能代码补全、实时代码分析以及输入时的错误检查功能。价格:暂无信息。 3. Ponicode:AI 驱动的代码工具,旨在帮助开发人员优化编码流程。利用自然语言处理和机器学习,根据用户的描述生成代码。由 CircleCI 维护。 4. Jedi:开源的代码补全工具,主要作为 Python 静态分析工具的插件运行,适用于各种编辑器和 IDE。价格:免费。 此外,还有以下相关工具: 1. Cursor:网址:https://www.cursor.com/ ,通过对话获得代码。 2. Deepseek:网址:https://www.deepseek.com/zh ,方便国内访问,网页登录方便,目前完全免费。 3. 通义灵码:在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装(目前免费)。 4. JetBrains 自身的助手插件:在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装(收费,目前有 7 天免费试用)。 5. AskCodi:一款 AI 代码助手,提供各种应用程序用于代码生成、单元测试创建、文档化、代码转换等。由 OpenAI GPT 提供支持,可以作为 Visual Studio Code、Sublime Text 和 JetBrains 的 IDE 的扩展/插件使用。 6. ODIN(Obsidian 驱动信息网络):是一个插件,可以在 Obsidian 中使用。它提供了一些功能,包括通过图形提示栏进行 LLM 查询、图形可视化、下拉菜单功能等。安装 ODIN 需要先安装 Obsidian 并按照指示进行插件的安装和启用。
2025-02-21
嵌入式WEB翻译插件
以下是关于嵌入式 WEB 翻译插件的相关信息: SD 提示词自动翻译插件 promptallinone: 作者:白马少年 发布时间:20230529 20:00 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/qIshiSRZiTiKGqDFGjD0g 在 Stable Diffusion 中输入提示词只能识别英文,秋叶整合包包含提示词联想插件。 常用翻译软件如 DeepL(网址:https://www.deepl.com/translator,可下载客户端)、网易有道翻译(可 ctrl+alt+d 快速截图翻译),但复制粘贴来回切换麻烦。 自动翻译插件 promptallinone 安装方式:在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装,或把下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下,安装完成后重启 webUI。 插件特点: 一排小图标,第一个可设置插件语言为简体中文。 第二个图标是设置,点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口,点击第一行下拉菜单可选择翻译软件。 AIGC 落地应用 Open AI Translator(强烈推荐): 推荐指数:🌟🌟🌟🌟🌟 是接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品,翻译功能适合浏览网页时查询个别单词、句子。 最大优势是可在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用,如任何 web 场景,配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用效果更佳。 调用方式:选中页面中的文本后会悬浮该插件,点击即可翻译,速度极快,摆脱“复制打开翻译软件粘贴翻译”的流程。 可用于文本分析、分析代码,搭配 Chat GPT 使用效果好。 开发者模式下也可辅助使用。 注:安装后需获取 Open AI 的 API Key,首次打开插件设置好 Open AI Key 地址,找地方保存好 API Key 方便使用。 下载地址:
2025-02-15
目前的原型工具ai插件的资讯
以下是关于目前原型工具 AI 插件的资讯: 用于产品原型设计的 AIGC 工具: 1. UIzard:利用 AI 技术生成用户界面,可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,其社区开发了一些 AI 插件用于增强设计流程。 3. Sketch:流行的矢量图形设计工具,插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作,如自动生成设计元素。 AI 音乐相关: 1. LAIVE:利用 AI 技术一次性生成音乐、歌词、主唱等的创作平台,使用者可选择喜欢的类型和情调,上传参考音源,AI 分析生成音乐,还可选择主唱和修改歌词,目前为开放测试阶段。输入促销代码“LAIVEcreator”可获得 50 代币(入口在个人资料),令牌有效期为输入代码后的 30 天,促销码失效日期为 4 月 17 日。链接:https://www.laive.io/ 2. Combobulator:DataMind Audio 推出的基于 AI 的效果插件,利用神经网络通过样式转移的过程重新合成输入音频,从而使用您自己的声音重现其他艺术家的风格。链接:https://datamindaudio.ai/ 网页原型图生成工具: 1. 即时设计:https://js.design/ ,可在线使用的「专业 UI 设计工具」,为设计师提供更加本土化的功能和服务,注重云端文件管理、团队协作,并将设计工具与更多平台整合,一站搞定全流程工作。 2. V0.dev:https://v0.dev/ ,Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统,每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面,基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix:https://wix.com/ ,用户友好的 AI 工具,可在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站,提供广泛的模板和设计供选择,以及移动优化和集成电子商务功能等功能,通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app,能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora:https://www.dora.run/ ,使用 Dora AI,可以通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画,生成强大网站。支持文字转网站,生成式 3D 互动,高级 AI 动画。(内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。)
2025-02-11
coze用什么插件可以生成文档
以下是关于 Coze 生成文档相关的信息: 在 Coze 汽车售后服务知识库 Bot 拆解中,由于文档中需要有时间所以新增了获取时间的插件,生成完内容后还调用了生成文档插件输出下载地址。维修报告提示词、归档文档提示词等在相应流程中使用,归档文档输出完成后同时生成在线文件以及录入数据库。 在 CT:coze 插件通过已有服务 api 创建中,进入 coze 个人空间选择插件,新建插件并命名,在插件的 URL 部分填入 ngrok 随机生成的 https 链接地址,配置输出参数,测试后发布插件。之后可以手捏插件搞定后创建 bot,并将创建的插件接入,在 prompt 里让其调用插件。 此外,关于 Coze 的更多信息: 元子:小白的 Coze 之旅中提到,如果对 AI 常见工具不熟悉可参考相关文章,Coze 上手极其简单、更新特别快、插件比较多,有一键生成思维导图、纯搜索、一键出图等插件和工作流组合。还提到了通过已有服务 api 创建插件的相关内容。
2025-02-10
请告诉我coze里面的doc maker这个插件的使用技巧
以下是关于 Coze 中 Doc Maker 插件的使用技巧: 1. 新建插件: 进入 Coze 个人空间,选择插件,新建一个插件并起个名字,如 api_1,可随意命名,甚至描述也可简单设置为 test。 在插件的 URL 部分,填入 Ngrok 随机生成的 https 的链接地址。如果服务还开着则继续,若已关闭则重新开始。 按照 Coze 的指引配置输出参数,完成后测试并发布插件。 2. 手捏简单 Bot: 完成插件创建后,创建一个测试 api 的 bot,并将自己创建的插件接进来。在 prompt 里面明确要求一定要调用创建的插件。 3. 后续说明: 整体过程仅为说明 Coze 的插件指引好用。若在生产环境中有准备好的 https 的 api,可直接接入。 本案例中使用的是 Coze 国内版,对模型无特殊要求。 Ngrok 在本案例中仅供娱乐,生产环境中勿用。 4. 通过 Coze API 打造强大的微信图片助手: 设置任务的参考提示词,如任务 1 总结图片内容对应【识图小能手】等。 准备好 Glif 的 Token,包括在 Glif 官网注册登录,打开 Token 注册页面等。 打开 Coze 中自定义的插件编辑参数选项,填入准备的 token 并保存,关闭对大模型的可见按钮。 Bot 通过 API 渠道发布更新。若多次尝试不成功,可优化 Coze Bot 中提示词,避免使用违规字词和图片内容。 5. 使用 Coze IDE 创建插件: 登录,在左侧导航栏的工作区区域选择进入指定团队。 在页面顶部进入插件页面或在某一 Bot 的编排页面,找到插件区域并单击+图标,单击创建插件。 在新建插件对话框,完成插件图标、名称、描述、插件工具创建方式、IDE 运行时等配置并单击确认。 在插件详情页,单击在 IDE 中创建工具,在弹出的创建工具对话框设置工具名称和介绍,创建后跳转到 Coze IDE 页面进行编码。 可在 IDE 左上角工具列表区域添加更多工具,在左下角依赖包区域管理依赖包。
2025-02-10
有什么ai浏览器插件
以下是一些 AI 浏览器插件: AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡,让网页链接分享看起来更高级。 核心特点:智能提取网页核心内容自动生成内容摘要,智能识别关键要点,简约现代的设计风格,一键生成分享卡片,内置二维码方便访问。 适用场景:图文内容、专栏转发与推广,哔哩哔哩、腾讯视频等剧集分享,产品官网推广,淘宝、京东商品分享等。 安装方式: 在 Chrome、Edge 等浏览器中安装插件,下载地址:https://aicard.eze.is 。 固定插件到浏览器工具栏,方便后续使用。在想分享的网页中,点击插件生成 AI 卡片,复制或下载图片即可轻松分享。 小技巧:在微信电脑版【点开图片】后【右键图片识别图中二维码】就可以访问链接。 安装方法有两种: 访问官网 https://aicard.eze.is ,即可开箱即用。 对于无法访问应用商店的用户,可以访问官网下载最新安装包,本地安装指南详见《AI Share Card 插件本地安装指南》。
2025-02-09
ComfyUI教程
以下是一些关于 ComfyUI 的教程资源: 1. ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户,可在获取。 2. 优设网:有详细的 ComfyUI 入门教程,适合初学者,介绍了特点、安装方法及生成图像等内容,教程地址是。 3. 知乎:有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户,可在找到。 4. Bilibili:提供了从新手入门到精通各个阶段的视频教程,可在查看。 此外,还有以下教程: 1. 一个全面的 ComfyUI 教程:https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 基础教程中关于 KSampler 的部分: KSampler 即采样器,包含以下参数: 1. seed:随机种子,用于控制潜空间的初始噪声,若要重复生成相同图片,需种子和 Prompt 相同。 2. control_after_generate:设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则,有 randomize(随机)、increment(递增 1)、decrement(递减 1)、fixed(固定)。 3. step:采样的步数,一般步数越大效果越好,但与使用的模型和采样器有关。 4. cfg:一般设置在 6 8 之间较好。 5. sampler_name:可通过此设置采样器算法。 6. scheduler:控制每个步骤中去噪的过程,可选择不同的调度算法。 7. denoise:表示要增加的初始噪声,文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-20
我要配置一台跑ComfyUI的电脑,请给我最具性价比的推荐
以下是为您推荐的跑 ComfyUI 最具性价比的电脑配置: 系统:Windows 7 以上。 显卡:建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡(N 卡),最低要求 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。SDXL 出来后,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 可流畅运行,推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB,越高越好,最低配可能会经常爆显存。 硬盘:留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。最好把软件和模型部署在 SSD(固态硬盘)上,以提高加载模型的速度。 CPU:无特别要求,但如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那运行 ComfyUI 通常也没问题。 需要注意的是,ComfyUI 相比 WebUI 配置更低,系统资源占用更少,出图速度更快,最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行,但速度极慢。配置上不封顶,您可以根据自己的需求和预算来选择。
2025-02-15
comfyui的本地部署安装,GPU:RX6600 8G,CPU:R5 5600,内存:DDR4 8G*2
以下是关于 ComfyUI 本地部署安装的相关信息: ComfyUI 相比 WebUI,配置更低,系统资源占用更少,出图速度更快,最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行,但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB,越高越好,最低配会经常爆显存。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡(N 卡),内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度,最好把软件和模型部署在 SSD 上。如果电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那玩 webui 和 ComfyUI 也没问题。配置上不封顶,根据自己的需求和预算来即可。 安装地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ,下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae:D:\\COMFYUI\\ComFYUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 您的电脑配置为 GPU:RX6600 8G,CPU:R5 5600,内存:DDR4 8G2,可能需要注意内存方面可能不太满足推荐配置,可能会影响运行效果。
2025-02-13
如何凭借comfyUI,成为自由职业工作者
ComfyUI 是一种具有独特特点和优势的工具,以下是关于如何凭借它成为自由职业工作者的相关内容: ComfyUI 的概念和重要性: ComfyUI 的 UI 界面相较于 SD WebUI 更为复杂,除输入框外还有很多块状元素和复杂连线。 虽然学习成本较高,但连线并不复杂,小方块与 SD WebUI 的输入框和按钮作用相同,都是对参数进行配置,连线类似搭建自动化工作流,从左到右依次运行。 ComfyUI 的功能和优势: 从功能角度看,它与 SD WebUI 提供的功能相同,但以连线方式呈现。 通过改变节点可实现不同功能,如一个是直接加载图片,一个是通过画板绘制图片,从而实现导入图片生图或绘图生图等不同功能。 选择 ComfyUI 的核心原因在于其自由和拓展性,可根据自身需求搭建适合自己的工作流,无需依赖开发者,还能开发并改造节点。 ComfyUI 的基础界面和操作: 熟悉基本界面,如创建第一个工作流时,要进行加载 Latent(设置图片宽高和批次)、加载 VAE 等操作。 节点分为起始节点、最终输出节点和过程执行节点,将各节点按规则串联,如 checkpoint 加载器、CLIP 对应链接正向和负向提示词等,最终得到工作流。 要成为凭借 ComfyUI 的自由职业工作者,需要多练习和使用,尝试通过变现图片获取收益。
2025-02-10
可以不学sd而是直接学comfyui
学习 ComfyUI 而不先学习 SD 是可行的。ComfyUI 具有一些独特的优势,例如更接近 SD 的底层工作原理,能够实现自动化工作流以消灭重复性工作,作为强大的可视化后端工具还能实现 SD 之外的功能,如调用 API 等,并且可根据定制需求开发节点或模块。 比如,有人基于 ComfyUI 中的创建了工作流,不仅能用于绿幕素材的抠图,还能自动生成定制需求的抠图素材,全程只需几秒。 在电脑硬件方面,使用 ComfyUI 时,系统要求 Windows7 以上,显卡要求 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步,硬盘需留有至少 100G 空间(包括模型)。但 mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也能安装使用,只是功能不全、出错率偏高,严重影响使用体验,建议升级设备或采用云服务器。
2025-02-08
ComfyUI教程
以下是一些关于 ComfyUI 的学习教程资源: 1. ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户,可在获取相关信息。 2. 优设网:有详细的 ComfyUI 入门教程,适合初学者,介绍了特点、安装方法及生成图像等内容,教程地址是。 3. 知乎:有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户,可在找到相关教程。 4. Bilibili:提供了从新手入门到精通各个阶段的系列视频教程,可在查看。 此外,还有以下教程: 1. 一个全面的 ComfyUI 教程:https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 基础教程中关于 KSampler 的部分: KSampler 即采样器,包含以下参数: 1. seed:随机种子,用于控制潜空间的初始噪声,若要重复生成相同图片,需种子和 Prompt 相同。 2. control_after_generate:设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则,有 randomize(随机)、increment(递增 1)、decrement(递减 1)、fixed(固定)。 3. step:采样的步数,一般步数越大效果越好,但与使用的模型和采样器有关。 4. cfg:一般设置在 6 8 之间较好。 5. sampler_name:可通过此设置采样器算法。 6. scheduler:控制每个步骤中去噪的过程,可选择不同调度算法。 7. denoise:表示要增加的初始噪声,文生图一般默认设置为 1。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-07
放大图片
在 AI 绘画领域,放大图片有以下相关知识: Midjourney 中放大图片的方法: 使用 /imagine 命令生成低分辨率图像选项网格,每个图像网格下方的按钮可用于创建图像的变体、升级图像或重新运行最后一个 Midjourney Bot 操作。 U1U2U3U4 按钮将图像与图像网格分开,使用旧版 Midjourney 模型版本时,U 按钮会放大图像,生成所选图像的更大版本并添加更多细节。 重做(重新滚动)按钮重新运行作业。 V1V2V3V4V 按钮创建所选网格图像的增量变化。 制作变体:创建放大图像的变体并生成包含四个选项的新网格。网页:在上打开图库中的图像,最喜欢的:标记您最好的图像,以便在 Midjourney 网站上轻松找到它们。 直接消息:如果general 或newbie 频道进展太快,Midjourney 订阅者可以在其 Discord 直接消息中与 Midjourney 机器人进行一对一的合作。 使用 Midjourney Vary Region 编辑器选择并重新生成放大图像的特定部分。Vary按钮会在中途图像放大后出现,区域差异由原始图像中的内容和您选择的区域决定,与 Midjourney 模型版本 V5.0、V5.1、V5.2、niji 5 兼容。具体操作步骤如下: 1. 生成图像:使用命令创建图像/imagine。 2. 升级图像:使用 U 按钮放大所选图像。 3. 选择不同区域:点击🖌️Vary按钮,打开编辑界面。 4. 选择要再生的区域:选择编辑器左下角的手绘或矩形选择工具,选择要重新生成的图像区域。注意选择的大小会影响结果,更大的选择为 Midjourney 机器人提供更多空间来生成新的创意细节,较小的选择将导致更小、更微妙的变化。无法编辑现有选择,但可以使用右上角的撤消按钮撤消多个步骤。 5. 提交您的工作:单击 Submit→按钮将您的请求发送到 Midjourney Bot。 6. 查看结果:中途机器人将处理您的作业并在您选择的区域内生成一个新的变化图像网格。 Stable Diffusion 中放大图片的相关设置: 文生图是仅通过正反向词汇描述来发送指令。在进行文本描述时,分为内容型提示词和标准化提示词,内容型提示词主要用于描述想要的画面。 采样迭代步数通常数值控制在 20 40 之间,步数越高绘画越清晰,但绘画速度也会越慢。 采样方法一般常用的为:Euler a;DPM++2S a Karras;DPM++2M Karras;DPM++SDE Karras;DDIM。有的模型会有指定的算法,搭配起来更好用。 将比例设置为 800:400,注意尺寸并非越大越好,模型的练图基本上都是按照 512x512 的框架去画,高宽比尽量在这个数值附近。太大的数值比如 1920x1080,会使 AI 做出很奇怪的构图。若想要高清的图,可以同时点选高清修复来放大图像倍率,高宽比主要是控制一个画面比例。
2025-01-15
图片放大
以下是关于图片放大的相关信息: 本地工具放大:https://www.upscayl.org/download SD 放大:扩散模型可以增加更多细节 开源工作流: stability.ai 的:https://clipdrop.co/tools 画质增强: https://magnific.ai/ https://www.krea.ai/apps/image/enhancer https://imageupscaler.com/ https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 腾讯 ARC:https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 腾讯开源的模型,能恢复老照片:https://github.com/TencentARC/GFPGAN,在线测试地址:https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 美图老照片修复:https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 https://imglarger.com/ https://letsenhance.io/ http://waifu2x.udp.jp/ 在 SD 中进行图片放大: 使用过插件、脚本和后期处理,原理相同,好坏需尝试,因为 AI 生图有随机性。 在 Tiled Diffusion 中,MultiDiffusion 方案适合图像重绘、风格迁移和放大等功能。 四个滑块代表分块大小、分块之间的重叠像素和同时处理的分块数量,数值越大效果越好、速度越快,数值越小占用显存越小,一般保持默认,重叠像素大小建议使用 MultiDiffusion 时选择 32 或 48,使用 Mixture of Diffusers 选择 16 或 32。 Tiled VAE 可极大程度降低 VAE 编解码大图所需的显存字节,分块大小根据电脑情况调节,数值越小占用显存越低。 生成 512x512 的图片,发送到图生图进行重绘,选择熟悉的放大算法和所需的放大倍数,重绘幅度设置为 0.35,放大算法下面的噪声反转可在重绘前对原图像进行噪声图反推,让放大的图片更接近原图。 在 SD 中文生图的相关提示词: Stable Diffusion 的生成方式主要分为文生图和图生图两种,文生图仅通过正反向词汇描述发送指令,图生图除文字外还可给 AI 参考图进行模仿(垫图)。 文本描述分为内容型提示词和标准化提示词,内容型提示词用于描述想要的画面,例如:1 个女孩,黑发,长发,校服,向上看,短袖,粉红色的花,户外,白天,蓝色的天空,云,阳光,上身,侧面(使用翻译软件翻译成英文)。 采样迭代步数通常控制在 20 40 之间,采样方法常用的有:Euler a;DPM++2S a Karras;DPM++2M Karras;DPM++SDE Karras;DDIM。 比例设置为 800:400,高宽比尽量在 512x512 数值附近,太大的数值会使 AI 构图奇怪,可同时点选高清修复来放大图像倍率。
2024-12-20
好用的图片无损高清放大
以下是关于图片无损高清放大的相关内容: 图像修复放大的流程分为三部分: 1. 图像输入:添加 Load Image 节点加载图像,不建议上传大分辨率图片,因其处理时间长。 2. 图像高清修复:使用 Iceclear/StableSR 等模型进行高清修复并 2 倍放大,提示词应包含想要达到的目的内容,如正向:(masterpiece),(best quality),(realistic),(very clear),反向:3d,cartoon,anime,sketches,(worst quality),(low quality)等。全程采取两次高清修复,第一次修复原始图像分辨率并放大。 3. 图像高清放大:针对第一次放大修复后的图像进行二次修复,用 realisticVision 底膜,使用提示词反推 node 对图像进行画面提示词提取,搭配 tile ControlNet 提升画面细节感,用合适的高清放大模型进行二次放大。 【SD】超清无损放大器 StableSR: 作者为白马少年,发布于 2023 年 6 月 10 日 20:01,原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/J0HIF2U1siAen6FWNA67A 。 之前讲过在 Stable Diffusion 中绘制高清大图的方式,主要用到“脚本”和“后期处理”,其中脚本以“Ultimate SD upscale”为主,会改变原图细节;“后期处理”是 Stable Diffusion 自带的扩图功能,适用于所有图片,可按原图内容扩图,但无法还原原图不清晰的地方。 今天讲的 StableSR 可算作“后期处理”的上位替代品,能在尽可能保留原图的情况下更精致地还原原图。安装方式:在扩展面板中搜索 StableSR 直接安装,或将下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”文件夹下,安装完成后重启 webUI 即可在脚本中找到。 修复需使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型,放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹;StableSR 模块(约 400M 大小)放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹;VQVAE(约 750MB 大小)放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。 测试:用一张网上找的分辨率为 512x768 的神仙姐姐照片,“Ultimate SD upscale”脚本放大哪怕重绘幅度只开到 0.1,人物细节有变化但磨皮严重,重绘幅度开到 0.4 则变化很大;“后期处理”放大 3 倍,眼神变锐利但头发仍模糊;StableSR 放大时,先调整大模型和 VAE,打开脚本下拉选择“StableSR”,模型选择对应模型,放大倍数为 3,勾选“pure noise”。
2024-11-12
ai放大图片的工具
以下是一些 AI 放大图片的工具: 1. 本地工具放大:https://www.upscayl.org/download 2. SD 放大:扩散模型可以增加更多细节 3. 开源工作流: 4. stability.ai 的 https://clipdrop.co/tools 5. 画质增强 magnific 遥遥领先:https://magnific.ai/ 6. Krea https://www.krea.ai/apps/image/enhancer 7. Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 8. 佐糖:https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 9. 腾讯 ARC https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 10. 腾讯开源的模型,能恢复老照片: https://github.com/TencentARC/GFPGAN 在线测试地址:https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 11. 美图老照片修复:https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 12. Imglarger:https://imglarger.com/ 13. Let's Enhance:https://letsenhance.io/ 14. Waifu2x:http://waifu2x.udp.jp/ AI 画质增强工具是利用人工智能技术对图像进行处理,提高图像质量和清晰度的工具。它能自动识别图像中的细节、纹理和边缘并增强,适用于摄影、视频编辑、医学影像、安全监控等场景。常见的 AI 画质增强工具包括: 1. Magnific:https://magnific.ai/ 2. ClipDrop:https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 4. Krea:https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库:https://www.waytoagi.com/category/17 。这些工具具有不同特点和功能,可根据具体需求选择合适的使用。 开源的 Magnific AI 的图片放大工作流相关信息: 视频: 模型下载: Replicate 接口:https://replicate.com/philipp1337x/multidiffusionupscaler 原贴地址: 更多放大工具和方法: 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-22
AI图片放大
AI 图片放大是指通过人工智能技术对图片进行放大处理,以获得更高分辨率、更清晰的图片。以下是几种 AI 图片放大的方法: 本地工具放大:通过使用一些图像处理软件或在线工具,可以对图片进行放大处理。这些工具通常使用传统的图像处理技术,如双线性插值、双三次插值等,以增加图片的分辨率。但是,这些方法可能会导致图片的质量下降,出现锯齿、模糊等问题。 SD 放大:扩散模型可以增加更多细节。在我们的 Tiled Diffusion 中,MultiDiffusion 方案就很适合图像的重绘、风格迁移和放大等功能。可以通过调整分块的大小、重叠像素、同时处理的分块数量等参数来控制图像的放大效果。此外,Tiled VAE 可以极大程度地降低 VAE 编解码大图所需的显存字节,从而提高图像的放大效率。 开源工作流:有一些开源的 AI 图片放大工作流,如 Magnific AI、Krea、Image Upscaler 等。这些工作流通常使用深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)等,以提高图片的放大质量。这些工作流通常需要一定的技术知识和计算资源,但可以获得更好的放大效果。 在线工具:有一些在线工具,如佐糖、腾讯 ARC、美图老照片修复等,可以对图片进行放大处理。这些工具通常使用深度学习技术,以提高图片的放大质量。这些工具通常需要上传图片,并且可能会受到网络带宽和服务器性能的限制。 总的来说,AI 图片放大是一种非常有用的技术,可以帮助我们获得更高分辨率、更清晰的图片。不同的方法各有优缺点,需要根据具体的需求和情况选择合适的方法。
2024-05-21