[ComfyUI] 17 高清修复工作流——图像空间放大教程

在 AI 图像生成与优化过程中,高清修复是提升图像质量的重要环节。继 16 高清修复工作流(潜在空间放大) 之后,本教程介绍 17 高清修复工作流(图像空间放大),并对 上下游放大策略 进行讲解,帮助你获得更清晰、更精细的 AI 作品。


1. 心得分享

1.1 图像放大策略

在 ComfyUI 中,高清修复可分为:

  • 潜在空间放大(Latent Upscale)适用于上游(在生成 Latent 时放大)

  • 图像空间放大(Image Upscale)适用于下游(在生成最终图像后放大)

完整的放大流程

  1. 先在潜在空间放大 → 增强细节

  2. 再在图像空间放大 → 提高分辨率

⚠️ 注意<

<think> 嗯,用户这次明确要查找ComfyUI高清修复工作流。结合引用材料来看,用户提到的文章标题里提到"4种方法"和"无损放大",说明存在多种实现方案。不过用户没有具体说明原始图片类型或设备限制,需要给出通用性较强的方案。 注意到用户上次对话中系统要求生成相关问题,但当前提问非常聚焦,直接追问可能打断用户。优先给出核心工作流更合适。根据引用[1]提到的内容,关键点应该包含:基础放大节点选择(ESRGAN或SwinIR)、细节补全方案(UltralDetail或Diffusion修补)、分辨率控制技巧(分块放大TileModel)。特别要强调UltimateSDUpscale节点的使用,因为这是实现智能放大的核心。 用户可能遇到的痛点是显存不足,需要准备两个版本的工作流:基础版用ESRGAN直接放大,进阶版用Latent放大配合ControlNet细节保护。引用材料里提到的"轻松修复至4K/8K"也提示需要说明分块渲染的参数设置,比如512x512的tile size配32重叠像素。 最后补充的4个相关问题中,"工作流崩溃"是实操高频问题,必须包含;"与其他工具对比"能帮助用户决策是否值得切换工作流,这点在引用[1]的教程卖点里也重点提及过。 </think> 以下是基于ComfyUI高清修复工作流详解,结合引用内容和最佳实践整理: ### 核心工作流架构 ```mermaid graph LR A[原始图片] --> B[加载图像] B --> C{选择放大方式} C --> D1[ESRGAN模型] C --> D2[SwinIR模型] C --> D3[Latent放大] D1/D2/D3 --> E[UltimateSDUpscale节点] E --> F[ControlNet细节增强] F --> G[细节修复模块] G --> H[高分辨率输出] ``` ### 高清修复四步法 1. **基础放大**(2-4倍) 使用 `UpscaleModelLoader` 加载 ESRGAN 或 SwinIR 模型,通过 `ImageUpscaleWithModel` 节点初步放大 ```python # 伪代码示例 upscaler = Loader("4x_UltraSharp.pth") upscaled_img = ImageUpscaleWithModel(upscaler, original_img) ``` 2. **细节重生** 关键节点:`UltimateSDUpscale` + `UltraDetailer` - 设置 `denoise=0.3-0.5` 保留原图特征 - 启用 `ControlNet Tile` 防止细节扭曲 3. **局部修复**(可选) 使用 `Inpainting` 节点修复缺陷区域: ```python masked_area = CreateMask(eyes, mouth) # 指定修复部位 repaired_img = Inpaint(upscaled_img, masked_area) ``` 4. **智能锐化** `UnsharpMask` 节点增强边缘(半径2.0,强度0.5) ### 参数配置参考 | 模块 | 关键参数 | 推荐值 | |------|----------|--------| | UltimateSDUpscale | 分块大小 | 512-768 | | | 重叠像素 | 32-64 | | ControlNet Tile | 强度 | 0.4-0.7 | | KSampler | 步数 | 20-30 | ### 典型应用场景 1. **老照片修复** 配合 GFPGAN 人脸增强模型 2. **壁纸生成** 8K输出需启用 `Tiled VAE` 防显存溢出 3. **动漫高清化** 专用模型:`6B_AnimeSharp` > 提示:实际效果取决于底模选择,推荐使用 `RealESRGAN_x4plus_anime_6B` 或 `RealVisXL` 等专业模型[^1]
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