使用 Flux 模型放大图片的 ComfyUI 工作流_flux 放大模型加载器

大家好我是AIGC阿道夫

大家好!今天我很高兴与大家分享一个使用 Flux 模型放大图片的 ComfyUI 工作流。在这篇文章中,我们将介绍如何设置这个工作流、其独特功能,并一步一步教你如何使用它来获得高质量的放大效果。

效果展示:

# 工作流简介


该工作流使用 Flux 模型对图片进行放大,同时保持高倍放大后的细节和清晰度。它具有一些独特的功能,如支持低显存的硬件设备以及使用 Florence2 自动生成提示词。
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请添加图片描述

  • 使用的模型:用于图像放大的 Flux 模型

  • 主要功能

  1. 支持低显存设备,提供量化的 GGUF 版本。

  2. 集成 Florence2 自动生成提示词。

  3. 结合 ControlNet 模型,增强细节保留。

接下来,让我们深入了解如何在 ComfyUI 中设置和使用这个工作流。

# 第一步:设置工作流

下载必要文件

该工作流的关键部分是 ControlNet 节点,它使用 Jasper AI 开发的 ControlNet 放大模型。请按照以下步骤下载并设置相关文件:

  1. 前往 ControlNet 放大模型的 HuggingFace 页面。

  2. 下载文件名为 diffusion_pytorch_model.safetensors 的文件。

  3. 将文件重命名为 Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler.safetensors

  4. 将重命名后的文件移动到你的 ControlNet 文件夹中:

    
    
    `ComfyUI/models/controlnet   `
    
    

    完成以上步骤后,ControlNet 模型就可以在 ComfyUI 工作流中使用了。

# 第二步:在 ComfyUI 中配置工作流

下载并配置好文件后,接下来我们来逐步配置和使用放大工作流。

上传图像
  1. 上传你希望放大的图像到 ComfyUI 中。

  2. 根据你的硬件配置选择:

  • 如果使用 量化版本的 Flux 模型,将 Quantized Flux 按钮切换为 True

  • 如果使用 标准版本,则将该选项保持为 False

设置放大倍数
  1. 找到 Image Size 节点,它显示你当前图像的尺寸。

  2. Upscale Image By 节点中设置你想要的放大倍数。例如:

  • 设置为 7 表示图像放大 7 倍。
  1. 运行工作流。右侧的 Image Size 节点将显示放大后的新尺寸。

调整放大尺寸

如果放大后的尺寸不符合你的预期,可以暂停工作流,并调整放大倍数,直到达到理想的输出尺寸。

# 第三步:配置 ControlNet

这里是我们前面下载的 ControlNet 放大模型的应用部分。按照以下步骤进行设置:

  1. 在工作流中找到 ControlNet 模型节点

  2. 设置 ControlNet 强度在 0.4 到 0.8 之间:

  • **较低的强度(例如 0.4)**会导致最终图像与原图差异更大,但细节损失较少。

  • **较高的强度(例如 0.8)**会使放大后的图像更接近原始图像,但可能会出现更多不需要的细节。

选择 Clip 加载节点

根据工作流左上角的 布尔值(Boolean value),ComfyUI 会自动选择合适的节点来加载 Clip 文件。如果你在Clip 配置上遇到问题,请检查该布尔值是否与当前设置相匹配。

# 第四步:结果对比

运行工作流后,最后一个节点是 图像比较器(Image Comparer),它会显示放大前后图像的并排对比视图。该工具非常适合评估放大效果,并根据需要进一步调整设置。

# 优化工作流的小贴士

  • 如果你发现放大图像的细节过于锐利或柔和,可以逐渐调整 ControlNet 强度,直到找到合适的平衡点。

  • 尝试不同的放大倍数,观察 Flux 模型如何处理不同程度的放大效果。

# 结论

以上就是使用 Flux 模型放大图片的 ComfyUI 工作流指南!通过结合 ControlNet 和低显存量化的支持,该工作流在多种硬件配置下都能够提供灵活性和高质量的输出效果。

如果你对使用 Flux 模型的更多工作流感兴趣,可以查看我之前的文章,了解其他技术和配置方案。想要更多免费的工作流教程,请继续关注,并在 ComfyUI 中探索更多可能性!

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### ComfyUI PULID_FLUX_LL 实现与配置 #### 关于 ComfyUI_PuLID_FluxComfyUI_PuLID_Flux_ll ComfyUI 是一种用于生成图像的工作流工具,而 `ComfyUI_PuLID_Flux` 及其变体(如 `ComfyUI_PuLID_Flux_ll`)是一种基于 PuLID-Flux 方法的实现[^1]。PuLID-Flux 提供了一种新的方法来处理扩散模型中的条件输入和输出控制。 对于具体的 `ComfyUI_PuLID_Flux_ll` 实现,它可能是一个扩展版本或者针对特定需求优化后的模块化组件。然而,在官方文档或其他公开资源中并未明确提及该具体子项目的详细说明[^2]。因此,建议开发者通过源码仓库进一步探索其实现细节。 --- #### 安装指南 如果遇到无法安装的情况,可以尝试以下解决办法: 1. **克隆项目** 使用 Git 命令将项目从远程仓库拉取到本地环境: ```bash git clone https://github.com/balazik/ComfyUI-PuLID-Flux.git ``` 2. **依赖项管理** 确保已安装 Python 以及必要的库文件。通常情况下,可以通过运行以下命令完成依赖项安装: ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. **启动服务** 启动 ComfyUI 并加载自定义节点: ```bash python main.py --extra-model-paths ./models/custom/ ``` 上述操作完成后,应该可以在界面中看到新增的功能选项。 --- #### 配置教程 以下是关于如何配置并使用 `ComfyUI_PuLID_Flux` 或其他类似功能的一般流程: 1. **导入所需节点** 将下载好的插件放置在指定目录下(通常是 `/custom_nodes` 文件夹),重启程序即可自动识别新加入的内容。 2. **设置参数** 在工作区拖拽对应的节点至画布区域,并调整各项属性值以满足创作需求。例如调节时间步长、噪声强度等超参设定。 3. **执行推理过程** 连接好各部分逻辑关系之后点击“Run”,等待计算结束得到最终成果图样。 注意:由于不同版本间可能存在兼容性差异,请务必确认所使用的框架版本号一致后再继续后续步骤。 --- ```python from comfyui_pulid_flux import FluxProcessor processor = FluxProcessor() result_image = processor.apply_effects(input_image, params={"time_steps": 50}) ``` 以上代码片段展示了如何利用 API 接口调用核心算法进行数据处理的一个简单例子。 ---
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