ComfyUI中的放大插件

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。

[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。

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。