半岛晨报2024年10月13日发布:7、高清缩放节点搭建【ComfyUI速成教程】#comfyui教程

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Upscale节点搭建。

·我们是需要去把这张图进行分辨率的扩大，先把随机种子保存下来，Ctrl+C先复制到剪切板。

·下一步就是最后一步了，去搭建一个图像放大的节点。这边是阿普，这边先加载一个放大模型，然后再去加载一个放大模型的节点，把它模型连接到这，连接到模型上。

·还需要去增加一个节点就是放大，增加这个之后把它连到这里来，然后这边再去连接从VAE解码之后的图像，因为VAE解码之后得到的是这一张图，然后把这一张图再经过放大的模型来进行进一步的采样，然后去进行生成新的一张图。实质上这些节点都是一个放大模型。

·现在先把放大的更改成这个，就这个，然后这边放大参数给它调小一点，零点五就可以了，如果调的太大，实际上生成的速度会非常的慢，这边先把它搭建好。

·搭建好之后这边是一张图，还记得最初开始讲的那个吗？就是一张图要经过VE解码，是编码，所以要先经过VAE编码之后进入一个采样器，这边再去增加一个采样器。

·经过VAE编码之后就会进入了潜在图像空间，就是把像素空间转换为潜在图像空间，那么就可以经过采样器之后再经过VAE解码，然后再生成新的一张图。这个就是基本的流程。

·现在基本上就搭建好了放大的节点，先来整理一下整体的节点的流程。这边VAE可以连接到这里，但是同时也可以去自定义去加载，因为大模型当中实际上是有VAE的模型的，当然也可以单独的去加载VE。

·这边VAE的还是点错了，VAE的加载，加载的节点，把它连接到这，这边断掉，这边连接到这，到这里来。

·这边这个节点实质上就是不用它大模型的节点了，用单独加载的VAE，是这个意思。

·再来把这边VAE的模型新更改成这个，这个实质上也是官方的VAE模型，所以这边是单独的VAE的加载。

·这边把它整理一下，看着太乱了，这边采样器、编码器，这个是最终生成的那张图。

·这边再去把它采样的步数同样也是30步，控制的权重给它更改成6，同样也是6。

·这边采样器同样也是DPM2M SDE这些采样器，在stable defution Web UI同样也是有的。

·这边给大家展示一下，看没是一样的东西。

·这边Karras是一种优化的算法，就是相对要好一点。

·这边降噪的权重就给低一点，相当于stablediffusion的重绘强度，就是图生图的重绘强度，看来就是这个东西。

·这边把它更改成0.2就可以了，0.2之后就会和原始图像没有太大的出入。如果调得就是权重给的太高，之后会生成新的一张图，那就不好了。

·这边就可以再次来生成新的一张图。

·还记得刚刚已经把这张图的随机种子保存下来了，先去先生成另外一张，这边还没有连接好，这边VAE同样也是连接到这。

·这边模型给它连接到，连接到，我看一下连接到这，从Lora这里连接着过来，当然也可以直接从IP的IPAdapter这里连接过来，也没问题，但是它增加了一个计算的步骤，所以就会相对慢一点，当然慢一点就慢一点，然后给它放到这。

·现在再去点生成，那么就会重新计算出一张图。

·看看新生成的这张图，会不会好一点？看着还可以，比刚刚那个还可以，比刚刚那个还可以就不用刚刚那个随机种子了，就用这张图了。

等它放大，这样放大是在采样器当中是有一个进度条的，等它进度条跑完就会生成一张2K的图，所以这里数值就会相对调小一点，如果填的很大生存的速度就会很慢。记得第一次是调成2，跑了半个小时才能跑出一张图来，但是那个图就非常高清了。

而我的显卡是4070Ti并不是很低的显卡，现在调成0.5，分辨率就已经达到2K的水平了，实质上还没达到2K，但是已经非常的清晰了。

这个就是这边的ComfyUl生成图像的流程。

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