PMRF Ultra Rapide Upscaler | Low VRAM ComfyUI

1. Qu'est-ce que le Workflow ComfyUI PMRF?

Le workflow ComfyUI PMRF intègre l'algorithme révolutionnaire Posterior-Mean Rectified Flow dans l'environnement ComfyUI pour la restauration photo-réaliste des visages. Basé sur des recherches de pointe de Technion—Israel Institute of Technology (ICLR 2025), ComfyUI PMRF aborde le défi fondamental de la restauration d'image : obtenir une distorsion minimale tout en maintenant une qualité perceptuelle parfaite. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui reposent sur l'échantillonnage postérieur ou les approches basées sur GAN, ComfyUI PMRF approxime l'estimateur mathématiquement optimal qui minimise l'erreur quadratique moyenne (MSE) sous une contrainte de qualité perceptuelle parfaite.

2. Avantages de ComfyUI PMRF:

⚡ PERFORMANCE DE VITESSE SANS PRÉCÉDENT ⚡

Ce workflow ComfyUI PMRF est ULTRA-RAPIDE - offrant des résultats en quelques secondes seulement ! À 1,29 secondes pour un agrandissement 2x, ComfyUI PMRF est plus rapide que n'importe quel workflow d'agrandissement actuellement disponible sur la plateforme RunComfy. Alors que d'autres méthodes prennent des minutes, ComfyUI PMRF complète la restauration des visages en un clin d'œil!

Pour d'autres workflows d'agrandissement, veuillez voir en bas de cette page

• Traitement Ultra Rapide: ComfyUI PMRF réalise un agrandissement 2x des visages (512×682 à 1024×1364) en seulement 1,29 secondes sur RTX 4090, par rapport aux minutes requises par les méthodes d'agrandissement SD traditionnelles
• Exigences Basses en VRAM: ComfyUI PMRF fonctionne efficacement avec seulement 3,3 Go de VRAM, nettement inférieur aux solutions concurrentes (DifFBIR nécessite 8 Go, Topaz PhotoAI a besoin de 20 Go)
• Préservation Supérieure des Détails: L'algorithme avancé de flux rectifié à moyenne postérieure de ComfyUI PMRF maintient les caractéristiques faciales naturelles tout en éliminant le flou et les artefacts de bruit
• Problème de Mémoire Résolu: Cette version ComfyUI PMRF résout le bug d'occupation de 1 Go de VRAM présent dans la version originale de PMRF
• Mathématiquement Optimal: ComfyUI PMRF approxime de manière prouvée l'estimateur théoriquement optimal pour les tâches de restauration photo-réaliste

3. Comment Utiliser le Workflow ComfyUI PMRF

3.1 Méthodes de Génération avec ComfyUI PMRF

Exemple de Configuration pour la Restauration de Visages ComfyUI PMRF:

1. Préparez les entrées: Dans le nœud Load Image :
   • Téléchargez votre image de visage dégradée/floue
   • Assurez-vous que l'image est correctement alignée et recadrée pour se concentrer sur le visage
2. Configurez le nœud ComfyUI PMRF:
   • Définissez num_steps (25 pour la vitesse, 100 pour la qualité maximale)
   • Définissez scale (2.0 pour un agrandissement 2x, ajustez selon les besoins)
3. Cliquez sur le bouton Queue Prompt pour exécuter le workflow ComfyUI PMRF
4. Dans Save Image: obtenez votre sortie de restauration de visage améliorée

3.2 Référence des Paramètres pour ComfyUI PMRF

Nœud Principal ComfyUI PMRF: Ce nœud effectue le processus de restauration de flux rectifié à moyenne postérieure.

• scale: Facteur d'agrandissement pour l'image de sortie (2.0 = 2x plus grande, 1.5 = 1.5x plus grande, etc.).
• num_steps: Nombre d'itérations de flux rectifié.
• seed: Graine aléatoire pour des résultats reproductibles.
• control_after_generate: Détermine le comportement de la graine pour le traitement par lots (aléatoire/fixe).
• interpolation: Méthode de rééchantillonnage utilisée pendant le processus d'agrandissement (lanczos4 recommandé pour la meilleure qualité).

3.3 Optimisation Avancée avec ComfyUI PMRF

Comprendre le Paramètre Scale dans ComfyUI PMRF: Le paramètre scale contrôle le facteur d'agrandissement - c'est un multiplicateur pour les dimensions de votre image. Pour calculer la valeur de l'échelle correcte pour ComfyUI PMRF:

Formule de Calcul de l'Échelle:

scale = Résolution Cible ÷ Résolution d'Entrée

Exemples Pratiques pour ComfyUI PMRF:

• Pour une sortie 4K (3840×2160): Si votre entrée est 1920×1080, utilisez scale: 2.0 (3840÷1920=2.0)
• Pour une sortie 4K à partir de 1280×720: Utilisez scale: 3.0 (3840÷1280=3.0)
• Pour une sortie 2K (2560×1440) à partir de 1280×720: Utilisez scale: 2.0 (2560÷1280=2.0)
• Pour des tailles personnalisées: Divisez toujours votre largeur cible par la largeur d'entrée pour obtenir la valeur de l'échelle

💡 Astuce Pro: Amélioration Itérative

Pour les images fortement dégradées où les résultats en un seul passage ne sont pas satisfaisants, vous pouvez utiliser un traitement itératif: Prenez la sortie de ComfyUI PMRF et réintroduisez-la comme entrée pour un autre cycle de restauration. Cette approche multi-passes peut obtenir de meilleurs résultats pour les images extrêmement difficiles.

Contexte Technique

Comment Fonctionne ComfyUI PMRF

Pensez à la restauration d'image comme à la réparation d'une photographie floue. Les méthodes traditionnelles rendent soit l'image trop lisse (perdant des détails importants) soit ajoutent des artefacts étranges en essayant de la rendre naturelle. ComfyUI PMRF résout cela en utilisant une approche en deux étapes : d'abord, il crée la "meilleure supposition" de ce à quoi l'image claire devrait ressembler, puis il utilise des mathématiques avancées pour transporter cette supposition pour qu'elle ait l'air parfaitement naturelle - comme la différence entre un croquis grossier et une peinture finie.

La Science Derrière ComfyUI PMRF

ComfyUI PMRF traite le "compromis distorsion-perception" fondamental dans la restauration d'image. L'idée clé est que la meilleure façon de restaurer les images n'est pas de deviner au hasard (comme le font la plupart des méthodes d'IA), mais de suivre un chemin mathématiquement prouvé. ComfyUI PMRF prédit d'abord la "moyenne postérieure" (la meilleure supposition statistique), puis utilise le "flux rectifié" pour transporter de manière optimale cette prédiction vers la distribution d'image naturelle. Cela garantit à la fois une erreur minimale et une qualité visuelle maximale.

Plus d'Informations sur ComfyUI PMRF

Pour des détails supplémentaires et des références de développement:

• Recherche originale PMRF par
• Article: "Posterior-Mean Rectified Flow: Towards Minimum MSE Photo-Realistic Image Restoration" (ICLR 2025)
• Page du Projet:
• Démo en Ligne:

Remerciements

Ce workflow ComfyUI PMRF est alimenté par PMRF (Posterior-Mean Rectified Flow), développé par Guy Ohayon, Tomer Michaeli, et Michael Elad de Technion—Israel Institute of Technology. La recherche a été publiée à ICLR 2025.

L'intégration ComfyUI PMRF comprend des corrections de bugs pour les problèmes de mémoire dans l'implémentation originale. Tous les crédits reviennent aux auteurs originaux pour leur travail révolutionnaire dans la restauration d'images photo-réalistes.