Comfyui實用工作流教程5期——主流高清放大工作流全方位對比

CG迷
2 位粉絲
2024年10月21日
这节课给大家带来comfyui传统放大算法、插件SD放大算法、AuraSR放大、Flux工作流放大、和SUPIR放大的全方位对比测试。
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教程中所有模型与插件都已经部署好,在端脑云的社区镜像里面,选择Comfyui 【CG迷版镜像】就可以直接运行工作流了。
教程用到的模型和工作流:
夸克链接:https://pan.quark.cn/s/ea133fe20d43
百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1IRDQEq7tMvaAC3Uigoq7jg?pwd=cgmi 提取码: cgmi
常规的放大算法,放置到comfyui安装目录的/models/upscale_models里面
AuraSR-ComfyUI插件:https://github.com/GreenLandisaLie/AuraSR-ComfyUI
AuraSR-v2模型和config.json文件,放到comfyui安装目录的/models/Aura-SR里面
SUPIR插件:https://github.com/kijai/ComfyUI-SUPIR
SUPIR模型放置到Comfyui安装目录的\models\checkpoints里面
本期視頻帶你一口氣了解12個神級空服UI工作流
提升效率 拒絕加班 絕對是打工人 設計師的效率神器
這節課來給大家講解一下幾乎每個工作流都需要用到的放大功能
通過前幾節課的學習 產品圖和圖片中的瑕疵我們都已經處理好了
那麼現在我們就要對最終生成的圖片來進行放大
傳統的放大方法是右鍵新建極點 在圖像裏面找到放大
添加這個圖像通過模型放大節點出來 直接把圖片傳輸過來
接着在放大模型拖出一個放大模型加載器
這裏就選擇這個放大4倍的4X UltraSharp算法
輸出接口 添加一個預覽圖像 這樣放大工作流就搭建好了
而且放大的速度非常的快 可以看到僅僅只需要幾秒鐘時間就生成好了
我們來新建一個對比節點 對比一下原圖和放大後的效果
這種默認的放大方式最大的優點就是生成速度非常的快
並且不會改變原圖任何的字體和細節
不過缺點也很明顯 就是僅僅只增加了圖片的分辨率和銳度
對於圖片的細節和清晰度 實際上並沒有很明顯的改善
不過我們在衡量一個放大算法到底好用不好用的時候
實際上並不能只測它對某一單內圖片的放大效果好不好
很多時候 某些放大工作流對產品的效果不好
但很有可能對人物物件的放大效果卻很好
所以這裏我們對默認的放大工作流加入三種不同的圖片來進行測試
先來看看對產品的支持效果
可以看到不改變產品原有的字體 並且logo也有變清晰
表身上的刻度也有對應的銳化
對於要嚴格保留產品原始紋理的圖片
默認放大工作流是一個非常不錯的選擇
但對於人物的支持就不太好了
可以看到雖然眼睛的細節有所銳化
但對於臉上的皮膚細節則加上了很強的塗抹感
直接讓皮膚原有的瑕疵和質感都丟失掉了
再來看看這張貓的圖片
經過默認4倍放大後輪廓雖然變清晰了
但貓上的貓毛和細節卻同樣是被算法給塗抹掉了
所以通過不同的圖片放大效果來對比
我們就能更好的瞭解到當前的放大工作流適用的範疇
除了傳統的空服UI自帶的放大節點
我們通過安裝第三方插件也可以用到很多高效的放大節點
例如這個SD放大就是我們用的非常多的節點
它相比傳統的放大工作流多出了很多的參數
例如可以直接設置放大的倍率
而傳統放大節點則不能調整
默認都是放大4倍的
並且可以對圖片進行拆分分塊重採樣
能夠有效的降低放大過程中顯存的消耗
不過歸根到底
它還是引用放大模型的原理
也就是把同樣的放大模型對接過來
所以效果都是大差不差的
包括像ECU節點裏面的修復
這個高清修復節點
它雖然不需要把放大模型對接過來
但實際在節點裏面本身就直接內嵌了放大模型的選項
只需要把圖像傳輸過來
再手動連接一個VA1就可以了
所以這類型的放大節點生成出來的效果
都基本上是和默認放大算法是一樣的
由於默認放大工作流對人物放大效果並不好
那麼接下來就給大家推薦一個非常不錯的放大節點
AURA SR
當我們安裝了AURA SR插件後
並把對應的模型放置到指定的位置
就可以正常使用這個節點了
它的連接方式也非常簡單
直接把圖像傳輸過來
然後這裏選擇對應的AURA SR VR模型
這裏可以選擇不同的算法
下面兩種是新版本新增的算法
效果要比單純的4X放大要好一些
Treadboard的算法銳度要更好一些
而Constant算法則相對更均衡一些
同時這個插件支持直接上傳帶透明通道的圖片進行放大
對於太大的圖片
AURA SR也支持分塊渲染
這裏的分塊範圍值是2-32之間
這裏是渲染的方式
默認是用GPU也就是顯卡來渲染
也可以改成通過CPU來渲染
最後如果顯卡顯存告急的時候
是否下放給CPU來進行渲染
OK 接下來我們就來對比一下它和傳統放大算法的區別
點擊生成
可以看到AURA SR消耗的時間相對傳統放大算法要更多一些
在端腦雲的4090顯卡上也要花上17秒的渲染時間
我們來拉近看一下對比效果
這邊是默認的放大效果
可以看到臉部的塗抹痕跡比較明顯
毛孔細節幾乎都沒有了
而AURA SR則很好地保留人物原始臉部的細節
包括像嘴脣的紋理也都能清晰可見
我們再來換一張產品圖來繼續對比一下
可以看到AURA SR在保留產品肢體細節方面
一點也不輸給默認的放大效果
在清晰度方面甚至更加的優秀
所以AURA SR是一個比較推薦且簡單好用的放大插件
此外針對最近大火的FLOSS模型
我們可以通過它的塗生圖工作流來進行變相的實現放大效果
例如這裏上傳一張剛手的圖片給FLOSS作爲參考圖
那麼強大的FLOSS模型就會給我們生成類似的效果了
並且生成的分辨率我們是可以手動控制的
由於是塗生圖因此整個過程是需要重採樣的
所以這裏就不推薦大家用這種方式來放大有細小文字的產品圖了
我們不妨來嘗試一下
首先在這裏選擇一個FLOSS大模型
FLOSS模型是很喫系統資源的
關於FLOSS的各種模型和詳細的使用方法
大家可以看一看CGME之前的這一期教程的講解
由於我現在是在端腦雲上在線運行
所以直接選擇FLOSS FP16 DEV這個最高級別的模型
它生成的細節會更多一些
同時這裏把FP8改成默認
才能真正發揮FP16半精度的效果
需要注意的是
顯卡低於16GB的話
還是老老實實用FP8的版本
不然生成的速度會非常非常的慢
下面的T5文本密碼器
我也直接選擇FP16的版本
然後非常重要的一步
就是要把這裏的降噪值
相當於是塗生圖的重繪幅度降低一些
這樣才能保持原圖的效果
當然也不能改的太低
太低的話直接就給我們生成了一張和原圖一模一樣的效果出來了
所以這個值要自行把控一下
例如改成0.25
OK
點擊生成
現在這個是原圖的效果
可以看到LOGO還是有一點點模糊的
而這個是FLOSS塗生圖的效果
明顯看到LOGO變得更清晰了
還有表環上的這些較大刻度的數字
都要比原圖變得更清晰
這樣粗略一看
誒好像FLOSS的塗生圖放大質量還可以啊
但當我們要處理這邊更小一點
並且相對沒有那麼清晰完整的肢體
FLOSS就會呈現出亂碼的情況了
不過歸根到底還是因爲這些數字太小了
分配到這些位置的採樣率不足所至的
所以如果你的產品圖不至於有這麼細小的肢體
那麼用FLOSS塗生圖來優化還是可以的
我們再來換一個人物圖片來測試一下
在這個工作流裏面我們可以通過這裏調整放大比率
例如想放大3倍
就把這個數值改成3
OK
點擊生成
拉近來對比一下
先看一下現在這個是原圖的效果
注意眼睛和眉毛的細節
FLOSS重採樣後細節均有所加強
再來看看臉部其他區域的細節
FLOSS能夠保持人物樣貌完全不變的情況下
合理的重繪一些紋理和細節
皮膚的質感也很好地保留下來
沒有塗抹感
不過在增加細節的同時
人物臉部的瑕疵
例如斑點與尾紋這些也會同步放大
但總的來說
通過FLOSS的圖層圖來實現圖片高清放大
確實是一個可行的方案
它特別適合用來放大這種
沒有過多固定細節的物件
對於這種圖片
我們甚至還可以加大一點點重繪幅度
把它加到0.3
點擊生成
可以看到重繪後
檯面木紋的細節有了較明顯的增加
產品上的光影和反射也有所加強
另外像這種不合理的一些瑕疵的條紋
也會自動被重繪合理的優化過來
這就是FLOSS模型厲害之處了
最後就是非常強大
專門用來高清放大的sharpier了
大家需要安裝這個
convUI sharpier插件
把sharpier放大模型放置到對應的位置
本節課所用到的各種插件的模型
cgme都已經給大家打包好了
大家可以通過這些途徑執行獲取
不想麻煩的同學可以直接來到端了雲
下拉點擊這個社區鏡像
在這裏可以看到cgme專屬的convUI鏡像
在接下來的12期視頻中
所有的工作流需要部署的插件和模型
cgme專屬鏡像都已經一一給大家部署好了
直接把sharpier放大工作流拖進來
就可以一鍵完美運行了
首先需要明確的是
這個sharpier最大的優點
就是會對畫面進行重採樣
並在畫面上添加超乎想象的細節
即便我們上傳非常模糊的圖片
它都能把模糊的圖片變得非常清晰
基於這些特點
首先需要明確的是
任何帶有字體的產品圖
都不適合使用sharpier來進行放大
例如這個圖片
有非常清晰的100字樣
但進入sharpier工作流重採樣後
字體和產品的logo都直接崩壞了
雖然有字體的產品不適合
但這時候如果我們換一張
非常模糊沒有字體的產品圖進來
點擊生成
可以看到原圖左邊的杯子和盆栽
都是非常模糊的
但經過sharpier處理後
瞬間就變清晰了
而這邊的凳子
包括凳子的木腿
都是看不出紋理的
經過sharpier處理後
凳子上的布紋和木紋
都能清晰的顯示出來
再來看看原圖的地毯質感
經過處理後
毛絨的感覺立馬就體現出來了
接着我們再來試試人物的效果
同樣加載安力海瑟V的圖片進來
我們來過一下這個工作流
sharpier需要搭載sdx2大模型來使用的
可以是官方的
也可以是和你放大圖片相匹配的sdx2模型
接着這裏就選擇sharpier專門的放大模型
帶有fp16的是半精度版本
而這個則是容量更大
效果更好的單精度版本
需要注意的是
sharpier是非常非常喫顯卡資源的工作流
一般用這個半精度fp16版本就可以了
由於現在我用的是端老雲4090的配置
所以直接把配置拉滿到fp32
爲了降低sharpier對顯存的消耗
這裏添加了兩個節點
來對sharpier進行分塊拆分渲染
下方是正向提示詞和後面提示詞
然後是sharpier專門的採樣器
這裏需要調整的是採樣步數
還有這個噪波量
噪波量千萬千萬不要增加太多
只需要稍微增加一點點
1.003就能增加足夠多的細節了
其他的參數基本都不需要修改
點擊生成
可以看到
即便是端老雲4090的頂配顯卡
在fp32的情況下
sharpier工作流也需要等待1分31秒才渲染完畢
這時候你可能覺得
這個速度還可以
並不算太慢
但需要注意的是
這可是4090 24GB的顯卡
同樣的工作流
同樣的圖片
我甚至把精度直接降低到fp16
在我本地的4070 super電腦上跑
大家猜一猜用時是多久呢
3
2
1
公佈答案
足足花了19分鐘40秒才把圖片生成好
對
你沒聽錯
可以看到
sharpier是非常喫顯卡資源的
當顯存被拉爆後
空服UI就只能進入低速模式來跑圖了
這就是兩者的區別
好不容易跑完後
我們就來驗證一下sharpier的放大效果
拉近來看一下
這個是原圖的效果
先來對比一下眼睛的細節
可以看到了吧
sharpier處理後的效果絕對是妥妥一眼就能拉開差距的
再來對比一下嘴脣的細節
原圖的效果
sharpier的效果
再來看看額頭皮膚的質感
包括髮絲的細節
這就是sharpier所能給我們帶來的優秀的質感和誇張的細節
效果要比以上各種放大的方法都要更好一些
缺點嘛也是顯而易見的
這就是這集課給大家講解的幾種放大工作流的優缺點對比圖
每種工作流都有它自身的優勢和擅長的領域
大家在日後的工作中
可以按需選擇適合自己的放大方式來放大
好了以上就是本期視頻的全部內容
喜歡像這種全流程工作流講解
希望能夠學習到更多節點的原理和使用的同學
請持續關注cgme和端老雲的視頻發佈
感謝大家的觀看
那我們下期再見
拜拜
