🎆背景
ic-light是一个能重绘画面光影的节点，但是在重绘的过程中，难免会将图像本身的细节进行重绘，尤其是在电商的场景中，文字和商品的细节很多时候会被重绘的乱七八糟。
针对这种情况，Comfyui-IC-Light节点得作者新添加了一个node，detail transfer，通过高反差保留得方式来还原画面的细节；
🎇原理及测试
高反差保留的原理，相信大家都明白，如果不明白的话，可以问一下百度，相信有其他热心的小朋友会给大家做科普。
大家如果对代码本身感兴趣，可以翻翻节点中的代码，也就是从这里开始的一段：
这个节点有三个可以修改的参数，分别是：
mode：叠加模式
blur_sigma:高斯模糊的标准差，范围是 0.1~100
blend_factor:混合因子，范围从-10到10，不过最好设定为0~1之间，否则有可能会过曝光。
那每种叠加模式都是什么意思呢？这里结合图片示例和测试解释一下：
接下来用的测试原图：
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Add (加法混合):
- 效果：将源图像和目标图像的像素值相加。
- 公式：
result = source + target - 注意：如果相加的结果超过最大值（通常是1或255），可能会发生溢出，导致图像过曝。
- 左边是通过ic-light直接生成的图像，add之后可以很好的还原图像细节，并且光影与背景光源更好的柔和，但带来的问题是，商品本身会有些变色；
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Multiply (乘法混合):
- 效果：将源图像和目标图像的像素值相乘。
- 公式：
result = source * target - 特点：混合模式在暗部区域产生更暗的效果，而在亮部区域增强对比度。
- 左边ic-light直出，右边是multiply的效果，整体偏灰暗了；（当然这个仅限测试图，其他图片的视觉效果会有不同，更多还是看像素操作的公式，图片仅供参考）
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Screen (屏幕混合):
- 效果：与乘法混合相反，它将图像的补色相乘，然后从1中减去结果。
- 公式：
result = 1 - (1 - source) * (1 - target) - 特点：在亮部区域产生更亮的效果，而在暗部区域保持细节。
- 效果测试，整体变亮了。
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Overlay (叠加混合):
- 效果：结合了乘法和屏幕混合的效果，根据目标图像的亮度来选择使用哪种混合方式。
- 公式：
result = (target < 0.5) ? (2 * source * target) : (1 - 2 * (1 - source) * (1 - target)) - 特点：当目标图像较暗时，使用乘法混合，当目标图像较亮时，使用屏幕混合。
- 效果图：这个正常一些，就是跟背景色有点不融合了；
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Soft Light (柔光混合):
- 效果：类似于将源图像以柔光的方式照射到目标图像上。
- 公式：
result = (1 - 2 * target) * source^2 + 2 * target * source - 特点：如果源图像较亮，则目标图像变亮；如果源图像较暗，则目标图像变暗。
- 效果图：粗看的话，跟overlay有点类似，这个也是在还原细节中常用的方案之一。可以适当调整factor，带一点环境色；
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Hard Light (强光混合):
- 效果：类似于叠加混合，但是更加强烈。
- 公式：
result = (source < 0.5) ? (2 * source * target) : (1 - 2 * (1 - source) * (1 - target)) - 特点：如果源图像较亮，则目标图像变亮；如果源图像较暗，则目标图像变暗，但效果更明显。
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Color Dodge (色彩减淡):
- 效果：通过提高目标图像的亮度来模拟源图像的光照。
- 公式：
result = target / (1 - source) - 注意：如果源图像的像素值接近1，可能会导致结果超过最大值。
- 嗯，一般不用
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Color Burn (色彩加深):
- 效果：通过降低目标图像的亮度来模拟源图像的阴影。
- 公式：
result = 1 - (1 - target) / source - 注意：如果源图像的像素值接近0，可能会导致结果低于最小值。
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Difference (差异混合):
- 效果：计算源图像和目标图像的像素值差。
- 公式：
result = abs(target - source) - 特点：可以突出两个图像之间的差异。
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Exclusion (排除混合):
- 效果：类似于差异混合，但是效果更加柔和。
- 公式：
result = 0.5 - 2 * (target - 0.5) * (source - 0.5) - 特点：混合后的颜色会倾向于中性。
- 反色咯
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Divide (除法混合):
- 效果：将源图像的像素值除以目标图像的像素值。
- 公式：
result = (source / target) * target - 注意：如果目标图像的像素值接近0，可能会导致除以零的错误。
实际使用中，add和overlay，以及soft light都可以尝试下。相对效果还可以。
那么，blue_sigma有什么用？
粗糙的理解，这个值越小，画面中变化越明显的地方，越被保留，而画面中变化相对柔和的地方，就会被抛弃。
结合例子，比如说这个字母边缘是明显的黑色和灰色的对比，就会被保留，但是保留的是这个边缘，而不是整个字母。
像这种字母比较小，边缘也变化锐利，就可以在blue_sigma比较小的情况下保留下来；
所以当设置为1的时候，画面锐利的边缘会保留下来
但是瓶子上半部分的文字，文字内部的细节就保留的比较差了，这个时候我们要适当的提升sigma的值，画面的细节明显回来了很多。
当然了，这个值也不是越高越好，因为太高，会让画面变得模糊。
下边的factor就好理解了，可以简单理解为透明度，1就是100%,0就是0%,比如说设置为50%:
那么，设置超过1会如何呢？画面可能会过曝，因为本身他不是透明度，是一种计算因子【手动狗头】，适当调整一点，或许可以起到一点锐化的效果，这里就留给高级选手自己玩儿了。
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✨写在最后
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