1. ComfyUI SUPIR dla rozdzielczości obrazu | ComfyUI Upscale Workflow
Ten workflow ComfyUI Upscale wykorzystuje SUPIR (Scaling-UP Image Restoration), nowoczesny, otwarty model zaprojektowany do zaawansowanego ulepszania obrazów i filmów. W tym workflow doświadczysz, jak SUPIR przywraca i powiększa obrazy, aby osiągnąć fotorealistyczne rezultaty.
2. Przegląd ComfyUI SUPIR
SUPIR, czołowa technologia powiększania obrazów, jest porównywalna z komercyjnym oprogramowaniem takim jak Magnific i Topaz AI. Nasz tutorial obejmuje SUPIR upscaler wrapper node w ramach workflow ComfyUI, który jest biegły w powiększaniu i rekonstrukcji realistycznych obrazów i filmów.
Do powiększania obrazów wystarczy domyślne ustawienie tego workflow. Aby dostosować go do powiększania filmów, zmień "load image" na "load video" i zmień wyjście z "save image" na "combine video", aby dostosować je do plików wideo.
3. Wprowadzenie do modelu SUPIR
Technologia Scaling-UP Image Restoration to przełomowy model ulepszania i powiększania obrazu przedstawiony w artykule . SUPIR innowuje metodę fotorealistycznej rekonstrukcji obrazu, używając generatywnego priorytetu połączonego ze skalowaniem modelu, wzbogaconego technikami multimodalnymi, które pozwalają na rekonstrukcję obrazu kierowaną przez tekstowe prompty, co znacznie poszerza jego spektrum zastosowań.
4. Jak używać ComfyUI SUPIR dla rozdzielczości obrazu
4.1. Kompatybilne modele SUPIR
Przed rozpoczęciem korzystania z SUPIR, upewnij się, że modele checkpoint są dostępne:
- Dwie wersje SDXL CLIP Encoder od OpenAI i LAION.
- Modele bazowe SDXL i LLaVA, kluczowe dla początkowych etapów przetwarzania obrazu.
- Opcjonalne modele takie jak Juggernaut-XL, które mogą zastąpić bazowy SDXL w specyficznych scenariuszach dla ulepszonych fotorealistycznych rezultatów.
4.2. Modele SUPIR
Dostępne są dwie kluczowe wersje SUPIR:
- SUPIR-v0Q: Optymalizowany pod kątem wysokiej generalizacji i jakości, odpowiedni dla szerokiej gamy obrazów.
- SUPIR-v0F: Dostosowany do obrazów z lekką degradacją, zachowując więcej szczegółów w takich warunkach.
4.3. Kluczowe parametry SUPIR
scale_by
: Współczynnik powiększania wejściowych obrazów, określający, o ile zwiększa się rozmiar obrazu podczas rekonstrukcji.
steps
: Ten parametr określa liczbę kroków dla EDM Sampling Scheduler, prawdopodobnie wpływając na szczegóły i jakość procesu rekonstrukcji.
cfg_scale
: To skala przewodnictwa bezklasyfikacyjnego dla promptów, wpływająca na to, jak silnie wynik dostosowuje się do dostarczonych tekstowych promptów.
positive-prompt
& negative_prompt
: Te parametry pozwalają użytkownikom kierować rekonstrukcję w stronę pożądanych cech (positive prompt) i unikać niepożądanych cech (negative prompt).
s_churn
& s_noise
: Reprezentując oryginalne hiperparametry EDM, kontrolują aspekty modelu szumu w procesie dyfuzji, wpływając na teksturę i klarowność końcowego obrazu.
color_fix_type
: Ten parametr pozwala na wybór metod korekcji kolorów po rekonstrukcji, z opcjami takimi jak 'None', 'AdaIn' i 'Wavelet'.
4.4. Wskazówki dotyczące wydajności SUPIR
- Wymagania sprzętowe: Aby osiągnąć optymalne rezultaty w powiększaniu obrazów o wyższej rozdzielczości z SUPIR upscaler, niezbędne jest posiadanie wystarczająco potężnego sprzętu. Zalecamy używanie maszyny wyposażonej w co najmniej 48GB pamięci VRAM, jak Extra Large Machine dostępna w RunComfy, aby sprostać intensywnym wymaganiom obliczeniowym zaawansowanego szczegółowania obrazów.
- Maksymalizacja szczegółów obrazu za pomocą promptów tekstowych: Ponadto, aby maksymalnie wykorzystać zaawansowane algorytmy AI SUPIR, w pełni korzystaj z funkcji szczegółowych promptów. Pozwala to precyzyjniej kierować procesem rekonstrukcji, zwiększając szczegółowość i realizm powiększanych obrazów. Dzięki skutecznemu wykorzystaniu tych promptów SUPIR może produkować wyniki, które są nie tylko większe, ale także lepszej jakości.
5. Więcej szczegółów na temat SUPIR
Technologia rekonstrukcji obrazów rozwija się w szybkim tempie, dostarczając teraz wyniki, które są wizualnie oszałamiające i inteligentniejsze. Ten rozwój jest w dużej mierze zasługą wprowadzenia SUPIR Upscaler, który wykorzystuje zaawansowane modele generatywne do ulepszania obrazów.
5.1. Kluczowe możliwości modelu SUPIR
- Solidne modele: Serce SUPIR Upscaler to StableDiffusion-XL (SDXL), potężny model generatywny z 2,6 miliardami parametrów. Wspierany jest przez model adaptacyjny dodający kolejne 600 milionów parametrów, umożliwiając SUPIR Upscaler rekonstrukcję obrazów z wyjątkową szczegółowością i wiernością.
5.2. Doskonałość napędzana danymi
- Obszerne dane treningowe: SUPIR Upscaler jest trenowany na zbiorze danych składającym się z ponad 20 milionów wysokiej jakości obrazów, z których każdy jest opatrzony szczegółowymi opisami. Ten zbiór danych trenuje multimodalny model językowy z 13 miliardami parametrów, zwiększając zdolność SUPIR Upscaler do tworzenia precyzyjnych promptów treści do celowanej rekonstrukcji obrazu.
5.3. Innowacyjna technologia i strategiczna implementacja
- Zaawansowany design: SUPIR Upscaler obejmuje kilka strategicznych ulepszeń, takich jak ZeroSFT connector, który poprawia efektywność i zmniejsza wymagania obliczeniowe. Dodatkowo, jego enkoder obrazu jest dostrojony, aby lepiej radzić sobie z degradacją obrazu, zwiększając dokładność wyników rekonstrukcji.
- Kompleksowe szkolenie: Poza wysokiej jakości obrazami, zbiór danych zawiera również przykłady niższej jakości, negatywne. Pomaga to SUPIR Upscaler nauczyć się identyfikować i korygować wady wizualne, zwiększając ogólną jakość rekonstrukcji.
5.4. Balansowanie ulepszeń i wierności
- Wyrafinowane techniki: Pomimo użycia modeli generatywnych, SUPIR Upscaler stosuje nowatorską technikę próbkowania, aby zrównoważyć jakość ulepszeń z wiernością oryginalnych obrazów. To zapewnia, że podczas gdy jakość wizualna jest zwiększana, autentyczność oryginalnych obrazów jest zachowana.
Aby głębiej zanurzyć się w możliwości SUPIR Upscaler i więcej technicznych szczegółów, zapoznaj się z zasobami na jego lub podstawowym . Te zasoby dostarczają kompleksowych wglądów w technologie i strategie, które ustanawiają SUPIR Upscaler jako lidera w rekonstrukcji obrazów.