[AI绘画] 简明原生 ComfyUI 三重超细节放大教程（附工作流）

本教程将从0构建 ComfyUI 三重细节填充放大工作流，人有多大胆，图有多大产
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**（建议横屏）**鬼灭之刃 · 堕姬 & 甘露寺蜜璃 · 三重细节填充放大 · 16K(15488×8832)

「四种放大」

”潜空间“和”像素空间”，图像放大可以在潜空间里做，也可以在像素空间里做，效率和效果截然不同。

AI绘画常用的图像放大思路有四个：像素放大、模型放大、重采样放大、区块放大。这四个并不是专业术语，也不是标准的分类，但我觉得这么分类非常有助于理解和实操，其他不常用的放大方法在此没有拿出来讨论的必要性。

「像素放大」

右侧是一张150px×150px的头像，左侧是使用图片编辑器（这里使用Photoshop也就是PS）的“调整图像大小”功能进行的简单两倍像素放大（也就是300px×300px）的效果。原来的蓝色眼瞳高光占2个像素，放大后占了约9个像素。

像素放大法只是单纯的将1个像素点复制出了N个，仅此而已（其实就是基于插值算法，计算出图像放大后新位置的像素值），它并不增加任何细节。当把镜头推远后，直观感觉上图像的质量并没有提升，该“糊”的地方还是很“糊”。

这个事情也侧面反映出，图像和视频并不是分辨率越高质量越好。所谓的“高清”、“超清”，讲的是单位面积的像素内所承载的内容密度。内容密度不够，分辨率再高也是糊。

“像素放大”方法是在“像素空间”做文章的放大方法，也是对提升清晰度来说最没用的一种放大方法。

「模型放大」

基于深度学习模型、网络对抗模型等现代算法来放大图片，在提高分辨率的同时保持能增强图像的细节、清晰度和逼真度。耳熟能详的有ESRGAN系列和它的升级版4x-ultrasharp。

右半边是原图，左半边使用了 4x-ultrasharp 模型进行放大。嘴唇、皮肤、脖子上的金属首饰，质感得到了明显增强。直观上，4x-ultrasharp 增加了图像的“锐度”，这可能也是模型使用“sharp”这个词的原因。

同样是使用了 4x-ultrasharp 放大模型，注意头发和眉毛在经过模型放大后纹理和细节性的加强程度。

模型放大方法也是在“像素空间”做文章的放大方法，它总是尝试从低分辨率图像中生成高分辨率图像，然后不断判断生成的高分辨率图像与真实高分辨率图像之间的差异，多次迭代形成最优图像。

模型放大是最常用的图像还原和超清分辨率方法，快速、使用、质量高。工作流非常简单：

「重采样放大」

重采样放大也叫潜空间放大，顾名思义就是把“高维度像素空间”的图片，通过VAE编码打回到“更大尺寸的低维度潜空间”，通过添加额外的随机噪声，再VAE解码，实现图片的间接放大。

如果你明白潜空间的含义，就知道重采样放大，实际上是一种图生图重绘，所以这种放大思路的缺点在于放大质量的不稳定性。重采样步骤和采样算法等因素的协调性，直接影响了放大的质量和与原图的一致性。

「区块放大」

区块放大严格意义上不是一种“算法”，它更像是一个工程技巧。它的基本思路是图像拆分->分别放大->重新组合。

更大的图像尺寸就是能够在单位像素面积下承载更多的内容，所以尽可能地在放大整体像素尺寸的同时填充内容，是大家都希望的。换句话说，只要硬盘够大，好的图片多大都不算大。

假设你的显卡和显存容量，能够支持一次性将1024×1024的图片放大4倍，也就是4096×4096，那么你还能将它再一次性超清放大4倍吗？然后再放大4倍呢？对于大多数家用电脑，答案是否定的，强如N卡GTX4090的显存也会爆掉。

区块放大，就是将这个4096×4096的图片，三横三竖砍成16个1024×1024的图块，然后分别对这16张局部图进行16次单独放大，再将他们按照原来的顺序和位置拼接好，从而实现对 4096×4096 放大4倍的效果。

实际的分块，要比上面这个计算尺寸大一个边，也就是说，块与块之间的边界，有内容重合的部分，比如每个块实际上是按照 1100×1100 来放大的。这么做的好处是，在最后一步拼接时，块与块之间会有更好的衔接，整张图会更整体。

「工作流拆解和创建」

三重放大的基本思路是组合上面介绍的四种放大中的后面三种，即：潜空间放大->分区放大->模型放大。这个组合顺序，从原理上来说可以总结为“潜空间重采样”、“像素空间局部模型放大”、“像素空间全局模型放大”。关于顺序说明如下：

如果把潜空间放大放在靠后的位置，它的重采样效果会破坏前置放大步骤为图像增添的细节和清晰度，因果关系就类似“先贴漂亮的墙纸、再把墙砸掉、再砌一面更好的墙”。所以所有的潜空间放大都应该放在最前面。

区块放大本质上是局部模型放大，它不破坏整体结构和内容协调性，是在“潜空间放大”增加了画面丰富度后，进一步进行画面的细节精细化处理并添加更好的光影效果。所以紧跟着潜空间执行。

模型放大作为全局整体执行时，不添加任何细节，而是把看起来很“糊”的东西变得更加清晰，可以简单的理解为是在把尺寸放大的同时锐化整个画面。

「添加潜空间放大节点」

潜空间放大不需要把K采样器的结果进行解码，那么我们把基础工作流最后的VAE解码节点删除。之后添加两个节点：

新建 -> Latent -> Latent按系数缩放
新建 -> 采样 -> K采样器。

将原K采样器的Latent输出连接到新增的Latent按系数缩放节点的输入上，并将它的输出连接到新增K采样器的Latent输入上；将模型加载节点的模型输出连接到新增K采样器的对应输入上；将两个CLIP文本编辑器的输出连接到新增K采样器的对应输入上。

Latent按系数缩放和K采样器，完成“潜空间放大”

「添加区块放大节点」

区块放大节点需要额外下载，安装的“插件管理器”，搜索“ssitu”直接安装，或者从 GitHub 下载离线包后，解压到 ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes 文件夹下

‍区块放大节点是一个特别大的节点，因为它傻瓜式融合了分块、区块模型放大、区块拼接、接缝重绘整合等多个步骤。区块放大节点的位置

新建->图像->放大->SD放大

有两点需要注意。第一，区块放大节点的输入不同于潜空间放大，它的输入不是Latent而是图像，所以我们要现在区块放大节点之前，增加一个VAE解码器，以便把前一步潜空间放大的结果转换为像素空间图像。第二，区块放大本质是模型放大，所以需要放大模型加持。我们直接从区块放大节点的“放大模型”输入点上用鼠标连线到空白处，在弹出的选项中选择“放大模型加载器”。

随后，将最前面模型加载节点的模型输出连接到区块节点的对应输入上；将最前面模型加载节点的VAE输出连接到区块放大节点对应的输入上；将前面两个CLIP文本编辑器的输出连接到新增K采样器的对应输入上。这样我们就连接好了区块放大节点。

为了简化教程，目前我们只需要关注分块宽度和分块高度。如果你的基模是SD1.5系列，这两个值为512或768。如果你的基模是SDXL、Pony或更高版本，这两个值至少是1024并且是64的整数倍。

这两个值什么意思呢？我们刚刚说过，区块放大就是把一张图，切割成若干子图，分别对子图放大后在拼接成大图。这两个值，就决定了切割出来的子图的大小，用一张图示意如下：

这是一张 2200×1400 的图，当我们设置分块为 1024×1024 时，图片大约会按照上面这个切分方式分为 2×3 的网格，并分6次局部执行局部模型放大。

上面是一个简化算法。实际的切分方法要更加复杂一些。为了确保子图与子图在最终拼接时具有更加丝滑的接缝过度，实际上分块与分块之间会重合，重合的宽度由叫做“接缝修复宽度”的参数控制。实际分块可视化后大概像这样：

「添加模型放大节点」

这一步就比较简单了，添加一个“图像通过模型放大”节点即可

新建->图像->放大->图像通过模型放大

将上一步区块放大节点的图像输出给到模型放大的图像输入，将上一步的放大模型加载其的输出，再拉一根线到模型放大节点的放大模型输入上，这样就完成了全局模型放大节点的搭建。

至此，我们就完成了三重超清放大工作流的全部搭建工作，这个工作流现在长这样，其中红框为“潜空间放大”，绿框为“区块放大”，黄框为“模型放大”，红框前面的部分是我们前面讲过的文生图绘图模型：

「放大效果」

「潜空间放大效果前后对比」

左：原图右：潜空间重采样眉毛纹理、睫毛根数和瞳仁深度得到细节增强

左：原图右：潜空间重采样珍珠重绘和高光增强

「区块放大效果前后对比」

左：上一步原图右：区块放大结果花蕊重绘细节增强

左：上一步原图右：区块放大结果鼻子高光、唇部高光

「全局模型放大前后对比」

左：上一步原图右：模型放大结果全局锐化

「附加题」

上面介绍的是文生图三重超清放大工作流。最后，曾通过替换潜空间节点，将“文生图”进化为“图生图”。那么三重超清放大工作流用相同方法调整后，就可以变成任意外部图片的高分辨率修复工作流，比如做一个老照片修复。

为了帮助大家更好地掌握 ComfyUI，我在去年花了几个月的时间，撰写并录制了一套ComfyUI的基础教程，共六篇。这套教程详细介绍了选择ComfyUI的理由、其优缺点、下载安装方法、模型与插件的安装、工作流节点和底层逻辑详解、遮罩修改重绘/Inpenting模块以及SDXL工作流手把手搭建。