PMRF Ultra Rápido Escalador | ComfyUI de Bajo VRAM

1. ¿Qué es el Flujo de Trabajo ComfyUI PMRF?

El flujo de trabajo ComfyUI PMRF integra el revolucionario algoritmo Posterior-Mean Rectified Flow en el entorno ComfyUI para la restauración de rostros foto-realistas. Basado en la investigación de vanguardia del Technion—Israel Institute of Technology (ICLR 2025), ComfyUI PMRF aborda el desafío fundamental en la restauración de imágenes: lograr una distorsión mínima mientras se mantiene una calidad perceptual perfecta. A diferencia de los métodos tradicionales que dependen del muestreo posterior o enfoques basados en GAN, ComfyUI PMRF aproxima el estimador matemáticamente óptimo que minimiza el Error Cuadrático Medio (MSE) bajo una restricción de calidad perceptual perfecta.

2. Beneficios de ComfyUI PMRF:

⚡ RENDIMIENTO DE VELOCIDAD SIN PRECEDENTES ⚡

¡Este flujo de trabajo ComfyUI PMRF es ULTRA-RÁPIDO - entregando resultados en meros segundos! A 1.29 segundos para un aumento de escala de 2x, ComfyUI PMRF es más rápido que CUALQUIER flujo de trabajo de escalado disponible actualmente en la plataforma RunComfy. Mientras que otros métodos tardan minutos, ¡ComfyUI PMRF completa la restauración de rostros en lo que toma parpadear!

Para otros flujos de trabajo de escalado, por favor vea la parte inferior de esta página

• Procesamiento Ultra Rápido: ComfyUI PMRF logra un aumento de escala de rostro de 2x (512×682 a 1024×1364) en solo 1.29 segundos en RTX 4090, en comparación con los minutos requeridos por los métodos tradicionales de escalado SD
• Requisitos de VRAM Bajos: ComfyUI PMRF opera eficientemente con solo 3.3GB VRAM, significativamente menor que las soluciones competidoras (DifFBIR requiere 8GB, Topaz PhotoAI necesita 20GB)
• Preservación de Detalles Superior: El avanzado algoritmo de flujo rectificado posterior-mean de ComfyUI PMRF mantiene las características faciales naturales mientras elimina el desenfoque y los artefactos de ruido
• Problema de Memoria Solucionado: Esta versión de ComfyUI PMRF resuelve el error de ocupación de 1GB VRAM presente en la versión original de PMRF
• Matemáticamente Óptimo: ComfyUI PMRF aproxima probadamente el estimador teóricamente óptimo para tareas de restauración foto-realista

3. Cómo Usar el Flujo de Trabajo ComfyUI PMRF

3.1 Métodos de Generación con ComfyUI PMRF

Configuración de Ejemplo para Restauración de Rostros con ComfyUI PMRF:

1. Prepare entradas: En el nodo Load Image:
   • Suba su imagen de rostro degradada/borrosa
   • Asegúrese de que la imagen esté debidamente alineada y recortada para enfocarse en el rostro
2. Configure el nodo ComfyUI PMRF:
   • Establezca num_steps (25 para velocidad, 100 para máxima calidad)
   • Establezca scale (2.0 para un aumento de escala de 2x, ajuste según sea necesario)
3. Haga clic en el botón Queue Prompt para ejecutar el flujo de trabajo ComfyUI PMRF
4. En Save Image: obtenga su salida de restauración de rostro mejorada

3.2 Referencia de Parámetros para ComfyUI PMRF

Nodo Central de ComfyUI PMRF: Este nodo realiza el proceso de restauración de flujo rectificado posterior-mean.

• scale: Factor de aumento de escala para la imagen de salida (2.0 = 2x más grande, 1.5 = 1.5x más grande, etc.).
• num_steps: Número de iteraciones de flujo rectificado.
• seed: Semilla aleatoria para resultados reproducibles.
• control_after_generate: Determina el comportamiento de la semilla para el procesamiento por lotes (aleatorizar/fijo).
• interpolation: Método de remuestreo utilizado durante el proceso de escalado (lanczos4 recomendado para la mejor calidad).

3.3 Optimización Avanzada con ComfyUI PMRF

Entendiendo el Parámetro de Escala en ComfyUI PMRF: El parámetro scale controla el factor de aumento de escala - es un multiplicador para las dimensiones de su imagen. Para calcular el valor de escala correcto para ComfyUI PMRF:

Fórmula de Cálculo de Escala:

scale = Resolución Objetivo ÷ Resolución de Entrada

Ejemplos Prácticos para ComfyUI PMRF:

• Para salida 4K (3840×2160): Si su entrada es 1920×1080, use scale: 2.0 (3840÷1920=2.0)
• Para salida 4K desde 1280×720: Use scale: 3.0 (3840÷1280=3.0)
• Para salida 2K (2560×1440) desde 1280×720: Use scale: 2.0 (2560÷1280=2.0)
• Para tamaños personalizados: Siempre divida su ancho objetivo por el ancho de entrada para obtener el valor de escala

💡 Consejo Profesional: Mejora Iterativa

Para imágenes muy degradadas donde los resultados de un solo paso no son satisfactorios, puede usar procesamiento iterativo: Tome la salida de ComfyUI PMRF y úsela como entrada para otra ronda de restauración. Este enfoque de múltiples pasadas puede lograr incluso mejores resultados para imágenes extremadamente desafiantes.

Antecedentes Técnicos

Cómo Funciona ComfyUI PMRF

Piense en la restauración de imágenes como arreglar una fotografía borrosa. Los métodos tradicionales ya sea suavizan demasiado la imagen (perdiendo detalles importantes) o agregan artefactos extraños al intentar que se vea natural. ComfyUI PMRF resuelve esto usando un enfoque de dos pasos: primero, crea la "mejor conjetura" de cómo debería verse la imagen clara, luego usa matemáticas avanzadas para transportar esta conjetura para que se vea perfectamente natural - como la diferencia entre un boceto y una pintura terminada.

La Ciencia Detrás de ComfyUI PMRF

ComfyUI PMRF aborda el fundamental "compromiso distorsión-percepción" en la restauración de imágenes. La clave es que la forma óptima de restaurar imágenes no es adivinar al azar (como hacen la mayoría de los métodos de IA), sino seguir un camino matemáticamente probado. ComfyUI PMRF primero predice el "posterior mean" (la mejor conjetura estadística), luego usa "rectified flow" para transportar óptimamente esta predicción a la distribución natural de imágenes. Esto asegura tanto un error mínimo como una calidad visual máxima.

Más Información sobre ComfyUI PMRF

Para detalles adicionales y referencias de desarrollo:

• Investigación original de PMRF por
• Documento: "Posterior-Mean Rectified Flow: Towards Minimum MSE Photo-Realistic Image Restoration" (ICLR 2025)
• Página del Proyecto:
• Demo en Línea:

Agradecimientos

Este flujo de trabajo ComfyUI PMRF está impulsado por PMRF (Posterior-Mean Rectified Flow), desarrollado por Guy Ohayon, Tomer Michaeli, y Michael Elad del Technion—Israel Institute of Technology. La investigación fue publicada en ICLR 2025.

La integración de ComfyUI PMRF incluye correcciones de errores para problemas de memoria en la implementación original. Todo el crédito va a los autores originales por su trabajo innovador en la restauración de imágenes foto-realistas.