[高清放大方法汇总]收集目前高清放大工作流进行测试和分享（三）

前言：

因为大模型本身性能的限制，所以在ComfyUI中初步图像生成只能以较低分辨率(512*512或1024*1024)进行生图，但又因为使用场景的不同，需要图像进行放大或者修复或者高清处理，那么我们就必须掌握图像的放大方法，而放大模型众多，放大插件众多，再加上不同的风格所面临的放大场景不同，就给我们的选择带来了诸多困扰，本文将测试目前的多种放大方法，尽可能从原理进行分析给各位提供参考，希望大家批判性的吸收本文的内容，不要将此篇文章“奉为圭臬”。

第七种：Ultimate SD Upscale

该方法为使用Ultimate SD Uplscale插件进行图像的高清放大，该插件的使用需要跟大模型配合，并且需要使用到放大模型，而且对接缝处有相应的操作，参数也较多，所以使用的过程存在很多的疑难点以及参考方案，本文将会尽可能地将这些细节给进行描述，并提供相应的示例工作流放在网盘当中，可查看该文章获取。

下图为SD放大的基础示例工作流，需要配合大模型完成重绘操作，所以说在大模型的选择上就存在多种方案，比如可以使用SDXL,FLUX架构的大模型，或者使用真实系模型，或者动漫系列模型，那么不同的模型对最后的放大效果会产生较为严重的影响，特别是细节的丰富程度会存在较大差别。

下图为FLUX模型和SDXL模型的对比放大工作流,从放大结果来看效果差不多，但是因为重绘幅度较低所以给模型发挥本身性能的空间不大，假如重绘幅度提升，那么FLUX模型是要优于SDXL模型的，而且我们的问题提示也较为重要，本示例中给出的文本较为简单，大家可以自行测试效果。

下图为真实系的大模型和动漫大模型之间的放大对比，底模的性能对最终图片的影响较为强烈，因为Pony模型独特的数据集设置，所以说需要假如额外的质量提示词进行性能的调用，还有就是-2的clip set layer去设置最优的conditioning，最终出图如下所示，Pony模型会给原图加上很多的阴影去突出毛发的细节，这是真实人物对比动漫所多的内容，所以说，在使用SDupscale进行图像放大时，迎合场景的大模型选择会提升最终的图片放大质量。

SDupscale在放大之前需要对原图先进性指定倍数的放大，在Ultimate SD Upscale节点当中的upscale_by参数体现，而这个时候使用到的是预先选择的放大模型，所以在预处理的过程中，放大模型的选择会影响最终的出图，一定要选择合适的放大模型，具体可看该篇文章。

SDupscale为了能让我们在较低的显存上进行图像的放大，就进行了分块处理的方式，也就是说2048*2048的图像，如果设置块大小为512*512，那么我们要进行16次的重绘，才能完成最终图像的一个生成，那么这个时候每一块的扩散过程就需要用到“提示词，去噪强度”等参数，所以我们的提示词的书写就尤为重要，因为SDupscale并没有办法对单独的某一块输出对应的提示词，所以就需要使用统一提示词，所以我们的正反向提示词，就尽量"模糊，全局"进行书写，比如8k,hdr,这些质量提示词，不管作用到原图当中的哪一块都可以较好的适配。下图所示的参数就决定了，块的大小。

又因为分块的存在，所以相邻块之间的接缝会进行二次的重绘，会导致原图出现明显的放大断层，如下图所示，避免该情况有几种方式，第一种就是较低的重绘幅度进行放大，这样对原图的改变较低，第二种就是SDupscale提供的可以将块进行扩展，从而避免同一个接缝面临两次的重复去噪，第三种就是重绘完成后在对接缝进行单独重绘。

下图为三种消除接缝的效果对比，从最终效果来看，32的边缘扩展非常有效的解决了接缝的问题，而接缝的二次重绘反而是的最终的效果变得更差。

下图为宏观对比工作流展示。