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SUPIR | 照片真實感影像/視頻放大器

這個 ComfyUI 放大工作流程利用 SUPIR(Scaling-UP Image Restoration)模型,提供高品質的影像和影片修復。SUPIR 適合照片真實感影像放大與修復,兼容 SDXL 模型,並支持高效的文本提示驅動增強效果。

ComfyUI SUPIR 工作流程

SUPIR - ComfyUI Upscale Workflow
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  • 沒有缺失的節點或模型
  • 無需手動設置
  • 具有驚豔的視覺效果

ComfyUI SUPIR 範例

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ComfyUI SUPIR 說明

1. ComfyUI SUPIR 用於影像解析度 | ComfyUI 放大工作流程

這個 ComfyUI 放大工作流程利用 SUPIR(Scaling-UP Image Restoration),一個最先進的開源模型,設計用於高級影像和影片增強。在這個工作流程中,您將體驗到 SUPIR 如何修復和放大影像以達到照片真實感的效果。

2. ComfyUI SUPIR 概述

SUPIR,影像放大技術的前沿,可與商業軟體如 Magnific 和 Topaz AI 相媲美。我們的教程涵蓋了 ComfyUI 工作流程中的 SUPIR 放大包裝節點,擅長放大和修復真實影像和影片。

SUPIR upscaler vs. Magnific vs. Topaz AI

對於影像放大,這個工作流程的默認設置已足夠。若要將其修改為影片放大,請將 "load image" 切換為 "load video",並將輸出從 "save image" 更改為 "combine video" 以適應影片文件。

SUPIR upscaler

3. SUPIR 模型介紹

Scaling-UP Image Restoration 技術是一種具有突破性的增強和放大模型,由論文 引入。SUPIR 創新地利用生成先驗結合模型縮放的照片真實感影像修復方法,並通過多模態技術增強,使影像修復可以由文本提示引導,顯著擴大其應用範圍。

4. 如何使用 ComfyUI SUPIR 進行影像解析度

4.1. SUPIR 兼容模型

在使用 SUPIR 之前,請確保檢查點模型可用:

  • 來自 OpenAI 和 LAION 的兩個版本的 SDXL CLIP 編碼器。
  • SDXL 和 LLaVA 基礎模型,對影像處理的初期階段至關重要。
  • 可選模型如 Juggernaut-XL 版本,可以在特定情況下替換 SDXL 基礎,以獲得增強的照片真實感效果。
ComfyUI SUPIR upscaler

4.2. SUPIR 模型

有兩個主要版本的 SUPIR 可用:

  • SUPIR-v0Q:優化於高泛化性和質量,適合多種影像。
  • SUPIR-v0F:針對輕度退化影像設計,在此條件下保留更多細節。
ComfyUI SUPIR upscaler

4.3. SUPIR 的關鍵參數

ComfyUI SUPIR upscaler
  • scale_by:給定輸入的放大比例,決定影像大小在修復過程中增加的程度。
  • steps:此參數指定 EDM 取樣調度器的步驟數,可能影響修復過程的細節和質量。
  • cfg_scale:這是針對提示的無分類引導比例,影響輸出與提供的文本提示的符合程度。
  • positive-promptnegative_prompt:這些參數允許用戶引導修復朝向所需的品質(正面提示)和遠離不需要的特性(負面提示)。
  • s_churns_noise:代表 EDM 的原始超參數,控制擴散過程中的噪聲模型的各個方面,影響最終影像的紋理和清晰度。
  • color_fix_type:此參數允許選擇修復後的顏色校正方法,選項包括 'None'、'AdaIn' 和 'Wavelet'。

4.4. SUPIR 的性能提示

  • 硬體要求:為了在更高解析度的放大中獲得最佳效果,SUPIR 放大器需要一個足夠強大的硬體設置。我們建議使用至少配備 48GB VRAM 的機器,例如 RunComfy 提供的 Extra Large Machine,以應對高級影像細節的密集計算需求。
  • 利用文本提示最大化影像細節:此外,為了最大化 SUPIR 高級 AI 演算法的潛力,充分利用詳細提示功能。這允許您更精確地引導修復過程,增強放大影像的細節和真實感。通過有效利用這些提示,SUPIR 可以產生不僅在大小上更大而且在質量上更優的輸出。

5. SUPIR 的更多細節

影像修復技術已經取得了巨大的進步,現在可以提供視覺上令人驚嘆和更智能的結果。這一增長主要歸功於 SUPIR 放大器的引入,它利用先進的生成模型來增強影像。

5.1. SUPIR 模型的核心能力

  • 強大的模型:SUPIR 放大器的核心是 StableDiffusion-XL (SDXL),一個擁有 26 億參數的強大生成模型。它由一個增加 6 億參數的適配器模型支持,使得 SUPIR 放大器能夠以卓越的細節和保真度修復影像。

5.2. 資料驅動的卓越

  • 廣泛的訓練數據:SUPIR 放大器是在超過 2000 萬張高品質影像的數據集中訓練的,每張影像都附有詳細說明。這個數據集訓練了一個 130 億參數的多模態語言模型,增強了 SUPIR 放大器生成精確內容提示的能力,以針對性地修復影像。

5.3. 創新技術與戰略實施

  • 先進的設計:SUPIR 放大器包括幾個戰略性增強,如 ZeroSFT 連接器,提升了效率並降低了計算需求。此外,其影像編碼器經過精細調整,以更好地處理影像退化,增加修復結果的準確性。
  • 全面的訓練:除了高品質影像,數據集還包括低品質的負面示例。這有助於 SUPIR 放大器學習識別和修正視覺缺陷,增強整體修復質量。

5.4. 增強與保真度的平衡

  • 複雜的技術:即使使用生成模型,SUPIR 放大器也採用了一種新穎的取樣技術來平衡增強質量與原始影像的保真度。這確保了在提升視覺質量的同時,仍然保留原始影像的真實性。

要深入了解 SUPIR 放大器的能力和更多技術細節,請探索其 或基礎 。這些資源提供了全面的洞察,深入了解將 SUPIR 放大器確立為影像修復領域領導者的技術和策略。

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