.ai

en iyi açık kaynak yapay zeka modelleri

Ara

ComfyUI'de Upscale Latent and Upscale Latent By düğümü

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.

Düğüm paketi: ComfyUI core

Kategori: Latent

Upscale Latent and Upscale Latent By ne yapar

Büyük resimleri tek seferde oluşturmak çoğaltılmış nesnelere yol açar, bu yüzden ComfyUI iş akışları küçük oluşturur, latent'i büyütür ve düşük denoise ile tekrar örnekler. Upscale Latent bir LATENT ve hedef genişlik ile yükseklik alır; Upscale Latent By ise bunun yerine bir ölçek faktörü alır. İkisi de nearest-exact, bilinear, area, bicubic ve bislerp interpolasyon seçenekleri sunar.

Latent büyütme kendi başına ucuz ama bulanıktır; keskinliği geri getiren ve detay ekleyen şey ikinci örnekleyici geçişi, denoise 0.4-0.6 aralığında olur. En temiz sonuçlar için birçok kişi decode edip, ESRGAN modeli ile piksel olarak büyütüp tekrar encode eder; latent büyütme daha hızlıdır ve orijinal görünüme daha çok sadık kalır.

Girişler

Ad	Tür	Ne olduğu
samples	LATENT	İlk örnekleyiciden gelen latent.
upscale_method	COMBO	nearest-exact, bilinear, area, bicubic veya bislerp.
width / height (Upscale Latent)	INT	Hedef piksel boyutu.
scale_by (Upscale Latent By)	FLOAT	Faktör, örneğin 1.5 veya 2.0.
crop	COMBO	En boy oranı değiştiğinde devre dışı veya ortada kırpma.

Çıkışlar

Ad	Tür	Ne olduğu
LATENT	LATENT	İkinci KSampler için büyütülmüş latent.

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.

BitVector’ı dene

Upscale Latent and Upscale Latent By nasıl kullanılır

İlk KSampler doğal boyutta, denoise 1.0.
Upscale Latent By, scale_by 1.5, yöntem bislerp veya bicubic.
Aynı model ve promptlarla ikinci KSampler, denoise 0.45-0.55, 15-20 adım.
İkinci latent'i VAE ile decode et.

Ayarlar ve ipuçları

1.5x ideal; 2x latent büyütmeler bulanıklığı gidermek için denoise 0.55+ gerektirir.
bislerp ve bicubic en yumuşak latentleri verir; nearest-exact piksel sanatında keskin kenarları korur.
Tutarlılık için her iki örnekleyicide aynı seed'i kullan, ekstra varyasyon için farklı bir seed.
İkinci geçişin cfg'sini 1 azalt, aşırı kontrastı önlemek için.

Upscale Latent and Upscale Latent By sorun giderme

Büyütülmüş sonuç yumuşak veya bulanık

Neden olur

Latent büyütmeden sonra ikinci örnekleyici geçişi yok veya denoise çok düşük (0.35'in altında).

Nasıl düzeltilir

Büyütmeden sonra denoise 0.45-0.6 olan bir KSampler ekle.

İkinci geçiş resmi tamamen değiştiriyor

Neden olur

Denoise çok yüksek (0.7'nin üstünde) veya ikinci örnekleyicide farklı promptlar/cfg kullanımı.

Nasıl düzeltilir

Denoise'ı 0.5'e düşür ve prompt, model ile cfg'yi ilk geçişle aynı tut.

Büyütmeden sonra ekstra uzuvlar veya çift detaylar ortaya çıkıyor

Neden olur

İkinci geçiş model eğitim boyutunun çok üstünde ve yüksek denoise ile çalışıyor.

Nasıl düzeltilir

2x yerine 1.5x büyüt, denoise'ı düşür veya kompozisyonu sabitlemek için ControlNet Tile ekle.

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.

BitVector’ı dene

Upscale Latent and Upscale Latent By hakkında sorular

Latent mi yoksa piksel büyütme mi?

Latent daha hızlıdır ve stili korur; piksel (ESRGAN) ve tekrar encode daha keskin detay verir. Birçok iş akışı önce piksel büyütme sonra hafif bir örnekleme yapar.

Bislerp neden var?

Bir küre üzerinde interpolasyon yapar, bu da normalleştirilmiş latent değerlerine lineer karışımdan daha iyi uyar.

İlgili düğümler

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.

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.

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.

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.

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.

BitVector’ı dene