知識ベースとの対話

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。