零基础上手clarity-upscaler：ComfyUI节点安装与API调用教程

零基础上手clarity-upscaler：ComfyUI节点安装与API调用教程

【免费下载链接】clarity-upscaler 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/clarity-upscaler

clarity-upscaler是一款开源AI图像放大增强工具，可作为Magnific的免费替代方案。本文将详细介绍如何在ComfyUI中安装其节点并通过API进行调用，帮助普通用户及运营人员快速上手使用这一强大工具。

ComfyUI节点安装

ComfyUI是一款功能强大的可视化AI工作流工具，安装clarity-upscaler节点可让你在工作流中直接使用图像放大功能。

安装步骤

1. 打开ComfyUI Manager，在搜索框中输入"Clarity AI"，找到对应的节点并安装。
2. 访问ClarityAI.co/comfyui创建API密钥。
3. 将API密钥添加到节点的方式有三种：
   • 设置环境变量CAI_API_KEY
   • 创建cai_platform_key.txt文本文件并保存API密钥
   • 在节点的api_key_override字段中直接输入

完整的安装说明可参考GitHub仓库。

相关代码模块

Lora相关功能的实现代码位于extensions-builtin/Lora/scripts/lora_script.py，该文件定义了Lora网络的加载、管理和API接口等功能。

API调用指南

除了在ComfyUI中使用节点外，你还可以通过API直接调用clarity-upscaler的功能。

API基础信息

官方API地址为ClarityAI.co/API，你可以在这里找到详细的API文档和使用示例。

调用示例

以下是一个简单的API调用示例，使用Python的requests库发送图像放大请求：

import requests

api_key = "你的API密钥"
image_path = "需要放大的图像路径"

url = "https://ClarityAI.co/api/upscale"
files = {"image": open(image_path, "rb")}
data = {"scale": 2, "model": "default"}
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

response = requests.post(url, files=files, data=data, headers=headers)
with open("upscaled_image.jpg", "wb") as f:
    f.write(response.content)

高级部署：使用Cog本地或云端运行

如果你熟悉Cog，可以按照以下步骤在本地或云端部署运行clarity-upscaler：

1. 运行download_weights.py下载模型权重
2. 使用Cog进行预测：

cog predict -i image="link-to-image"

关于Cog的更多信息，请参考Cog文档。

实际应用示例

下面是一个使用clarity-upscaler进行图像放大的示例，展示了放大前后的效果对比：

从示例中可以看到，clarity-upscaler能够显著提高图像的分辨率和细节，同时保持图像的自然感。

总结与展望

通过本文的介绍，你已经了解了如何在ComfyUI中安装clarity-upscaler节点以及如何通过API调用其功能。随着项目的不断发展，clarity-upscaler还在持续更新中，近期的更新包括模式放大、输出文件格式支持（jpg/png/webp）、图像锐化等功能。

官方文档：README.md 配置文件：configs/v1-inference.yaml API相关代码：extensions-builtin/Lora/scripts/lora_script.py

希望本文能够帮助你快速上手clarity-upscaler，如果你有任何问题或建议，欢迎在项目的GitHub仓库中提出。

【免费下载链接】clarity-upscaler 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/clarity-upscaler