Model
Trends
.ai
Model
Trends
.ai
en iyi açık kaynak yapay zeka modelleri

ComfyUI'de Upscale Image and Upscale Image By düğümü

Upscale Image (ImageScale) ve Upscale Image By, klasik enterpolasyon (nearest, bilinear, bicubic, lanczos, area) kullanarak bir GÖRÜNTÜ'yü tam boyutta ya da bir faktörle yeniden boyutlandırır, AI modeli kullanılmaz.
Düğüm paketi: ComfyUI core
Kategori: Büyütme

Upscale Image and Upscale Image By ne yapar

Bu iki node sadece basit yeniden boyutlandırıcılar. Upscale Image hedef genişlik ve yükseklik alır, ayrıca kırpma seçeneği (devre dışı veya ortada); Upscale Image By ise bir ölçek faktörü alır. upscale_method seçenekleri klasik filtrelerdir: pixel art için nearest-exact, yumuşak sonuçlar için bilinear ve bicubic, en keskin klasik ölçekleme için lanczos, aliasing olmadan küçültme için area.
İsminin aksine küçültmek için de çok işe yararlar: VAE Encode öncesi 4K bir fotoğrafı küçültmek ya da 4x AI upscaler çıktısını 2x'ye indirmek için. Gerçek detay artışı için, Upscale Image Using Model ile bu node'ları birlikte kullan ya da hires geçiş için Upscale Latent'i tercih et.

Girişler

Ad
Tür
Ne olduğu
image
IMAGE
Yeniden boyutlandırılacak resim.
upscale_method
COMBO
nearest-exact, bilinear, area, bicubic veya lanczos.
width / height (Upscale Image)
INT
Hedef boyut piksel cinsinden; 0 diğer taraftan oranı korur.
crop (Upscale Image)
COMBO
devre dışı bırakılmış uzatır, ortada oranı korur ve kırpar.
scale_by (Upscale Image By)
FLOAT
Faktör, 0.5 yarıya indirir, 2.0 iki katına çıkarır.

Çıkışlar

Ad
Tür
Ne olduğu
IMAGE
IMAGE
Yeniden boyutlandırılmış resim.
AD
Kurulumu atlayın: bulutta önceden yüklü ComfyUI iş akışları
BitVector hazır ComfyUI iş akışlarını kendi GPU'larında çalıştırır. Kurulum yok, eksik düğüm yok, kırmızı kutu yok. Telefonunuzdan veya dizüstünüzden açın, bir dakikada üretin.

Upscale Image and Upscale Image By nasıl kullanılır

  1. Yeniden boyutlandırmak istediğin resmin ardından Upscale Image By ekle.
  2. Fotoğraflar için lanczos, pixel art için nearest-exact seç.
  3. scale_by değerini ayarla (4x upscaler sonucu yarıya indirmek için 0.5, iki katına çıkarmak için 2.0).
  4. Sonucu sonraki node'a bağla (ikinci geçiş için VAE Encode, kaydetmek için Save Image).
  5. Girdi tam olarak 1024x1024 yapmak için Upscale Image'ı crop center ile kullan.

Ayarlar ve ipuçları

  • Upscale Image'da genişlik veya yüksekliği 0 yapmak oranı korur.
  • 4x ESRGAN modeli ardından Upscale Image By 0.5, bazı resimlerde 2x modelden daha az artefaktla temiz bir 2x verir.
  • VAE Encode öncesi boyutlar 8'in katı olmalı; 1024, 1152, 1344 güvenlidir.
  • Küçültme için en iyi yöntem area; büyütme için lanczos.

Upscale Image and Upscale Image By sorun giderme

Sonuç bulanık

Neden olur
Enterpolasyon detay yaratamaz; 2x bicubic büyütme yumuşak bir büyütmedir.

Nasıl düzeltilir
ESRGAN modeli ile Upscale Image Using Model kullan veya sampler ile hires geçiş yap, sonra yeniden boyutlandır.

Resim sıkışmış

Neden olur
Upscale Image crop devre dışı ve genişlik/yükseklik kaynak oranına uymuyor.

Nasıl düzeltilir
Bir tarafı 0 yap veya crop'u ortada ayarla.

Yeniden boyuttan sonra VAE Encode başarısız oluyor

Neden olur
Yeni boyut 8'in katı değil.

Nasıl düzeltilir
8'in katlarını seç (SDXL için en iyi sonuçlar 64 katları).

AD
Bu iş akışını telefonunuzdan çalıştırın
Bu sayfadaki her iş akışı, modeller ve özel düğümler hazır hâlde BitVector'da önceden yüklüdür. Birini seçin, prompt yazın, bitti. Sıfır kurulum, indirecek bir şey yok.

Upscale Image and Upscale Image By hakkında sorular

Hangi yöntem en iyisi?

Fotoğraf ve renderlar için büyütmede lanczos, küçültmede area, pixel art için nearest-exact.

GPU kullanıyor mu?

Evet, torch enterpolasyonu GPU'da çalışır ve neredeyse anında sonuç verir.

İlgili düğümler

Upscale Image (using Model)
ComfyUI core
Model Kullanarak Görüntü Büyütme, bir ESRGAN tarzı büyütücü (4x-UltraSharp, RealESRGAN, 4x_NMKD-Siax, 4x_foolhardy_Remacri) kullanarak bir GÖRÜNTÜ üzerinde çalışır ve modeli sabit faktörüyle büyütülmüş, detay eklenmiş haliyle döner.
Upscale Latent and Upscale Latent By
ComfyUI core
Upscale Latent, bir latent'i yeni bir boyuta (veya bir faktörle) yeniden boyutlandırır, böylece ikinci bir KSampler daha yüksek çözünürlükte detay ekleyebilir: klasik hires düzeltmesi.
Ultimate SD Upscale
ComfyUI_UltimateSDUpscale
Ultimate SD Upscale, bir resmi ESRGAN modeliyle büyütür, sonra düşük denoise ile diffusion modeli üzerinden parça parça yeniden örnekler, böylece VRAM bitmeden 2x-4x gerçek detay ekler.
VAE Encode and VAE Encode (for Inpainting)
ComfyUI core
VAE Encode, bir piksel GÖRÜNTÜYÜ img2img için LATENT'e dönüştürür; VAE Encode (İnpainting için) ise aynı işlemi yapar ama maskelenen alanı boşaltır, böylece bir inpainting modeli orayı yeniden boyayabilir.
AD
Düğüm onarmaktan yoruldunuz mu? Bırakın bulut yapsın
BitVector yüzlerce ComfyUI iş akışını hızlı bulut GPU'larında yüklü, güncel ve test edilmiş tutar. Python yok, CUDA hatası yok, VRAM sınırı yok. Her tarayıcıda çalışır.

Daha fazla ComfyUI düğümü

CLIP Text Encode (Prompt)
ComfyUI core
CLIP Text Encode, metin istemini modelin metin kodlayıcısını kullanarak CONDITIONING'e dönüştürür. Bir düğüm pozitif istemi, diğeri negatif istemi tutar.
ComfyUI Manager
ComfyUI-Manager
ComfyUI Yöneticisi, arayüz içinden özel düğüm paketlerini ve modelleri kuran, güncelleyen ve düzelten, içe aktarılan iş akışlarındaki eksik düğümleri çözen ve kurulumunu anlık olarak kaydeden eklentidir.
KSampler
ComfyUI core
KSampler, gürültü giderme döngüsünü çalıştırır: modeli, istemleri ve bir latent'i alır ve tohum, adım sayısı, cfg, örnekleyici, zamanlayıcı ve gürültü giderme ile kontrol edilen bitmiş latent görüntüyü üretir.
Load Checkpoint
ComfyUI core
Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple), .safetensors veya .ckpt model dosyasını açar ve her iş akışının ihtiyacı olan üç parçayı verir: diffusion MODEL, CLIP metin kodlayıcı ve VAE.
Save Image
ComfyUI core
Save Image, IMAGE tensörünü ComfyUI/output klasörüne PNG olarak kaydeder ve tüm iş akışını dosya meta verisine gömer. Böylece resmi tekrar ComfyUI’ye sürükleyip grafiği geri yükleyebilirsin.
VAE Decode
ComfyUI core
VAE Decode, örneklenen LATENT'i VAE ile piksel IMAGE'a dönüştürür; VAE Decode (Tiled) ise çok büyük resimler için aynı işlemi parçalara bölerek yapar.