ComfyUI-SUPIR图片增强工作流的使用教程

尽管我们之前的文章中有介绍过使用SD来进行图片高清放大的方法,以及老照片翻新和高清放大的方法,但是当我测试了SUPIR技术的时候,我还是被震撼到了!这也将为我们的低像素图片的高清放大提供了多一种的选择!

效果展示

对比效果

SUPIR增强的图片,显然比我们之前介绍的通过codeformer或者是GPFGAN面部修复的图片效果更好,原因就是SUPIR图片增强技术不仅是增加了面部的细节,对其他区域的细节也进行了增强(事实上它并不是像codeformer和FGPGAN一样只针对面部的)

工作流截图

ComfyUI-SUPIR图片增强工作流的使用教程

安装教程

安装节点

SUPIR的github主页地址:https://github.com/kijai/ComfyUI-SUPIR

在comfyui中,你可以通过安装其他的扩展一样,安装SUPIR

ComfyUI-SUPIR图片增强工作流的使用教程

不过,我更建议的方法是直接下载下面的工作流,将工作流拖入到comfyui之后,再通过“安装缺失节点”的方法来安装更为省事!

下载模型

SUPIR模型下载

模型的huggingface主页地址:https://huggingface.co/camenduru/SUPIR/tree/main

如果你无法科学上网,可以通过代理地址进行访问:https://huggingface.1319lm.top/camenduru/SUPIR/tree/main

这两个模型,SUPIR-v0Q和SUPIR-v0F的区别主要在于它们的训练设置和应用场景:

  1. SUPIR-v0Q: 这个模型是使用论文中的默认训练设置训练的。它在大多数情况下能够提供高度的泛化能力和高图像质量。这意味着它能够在各种不同的图像上表现良好,保持较高的图像质量。
  2. SUPIR-v0F: 这个模型是在轻微退化的设置下训练的。其特点是在面对轻微的图像退化时,SUPIR-v0F的第一阶段编码器能够保留更多的细节。这表明SUPIR-v0F可能更适合于处理那些轻度损坏或质量不是很高的原始图像,能够更好地恢复出细节。

总的来说,SUPIR-v0Q更适合通用的图像恢复任务,而SUPIR-v0F特别适用于处理那些有轻微退化问题的图像,能够在细节保留方面表现更好。

ComfyUI-SUPIR图片增强工作流的使用教程

模型下载下来之后,放在跟其他的checkpoint大模型一起就可以,不过建议用一个子文件夹单独存放,以便使用的时候找不到!

SDXL模型下载

由于该工作流使用lighting模型效果更佳,并且速度更快,下面我给出了两个SDXL版的lighting模型的下载地址:

juggernautXL_v9Rdphoto2Lightning.safetensors

下载地址:https://pan.baidu.com/s/1J7PpFxfnA1fk_ABCRaY_6g?pwd=q6g4

realvisxlV40_v40LightningBakedvae.safetensors

下载地址:https://pan.baidu.com/s/1cPXyn7yEWSxcCsmdqDeiSg?pwd=7rsv

同样,下载下来的模型也是存放在跟其他checkpoint大模型一个文件夹,可以新建一个子文件夹单独存放;

使用方法

使用方法非常简单,拖入需要像素增强的图片,设置好图片放大后的尺寸即可,图片放大后的长宽比例要与原图一致,其实你可以对下面的工作流进行自己的加工,比如增加获取原图尺寸的节点,增加按比例缩放的节点,增加反推提示词节点等!

其他参数默认即可!

关于硬件配置

官方对硬件配置的说明如下:

内存要求与输入图像分辨率直接相关,节点中的“scale_by”只是缩放输入,您可以将其保留为 1.0,并使用任何其他节点调整输入大小。在我的测试中,我能够使用 10GB 3080 GPU 运行 512×512 到 1024×1024,其他测试则在 24GB GPU 上运行到高达 3072×3072。系统 RAM 要求也很高,不知道数字,但我猜想 32GB 以下会出现问题,用 64GB 进行了测试。

另外在官方的更新说明里有如下的内容

fp8 似乎在unet 上工作得很好,我能够使用低于 10GB 的 VRAM 实现 512p 到 2048

ComfyUI-SUPIR图片增强工作流的使用教程

因此,如果你的显卡显存小于10G的话,你可以开启SUPIR Model Loader节点中的“fp8_unet”,将其设置为“true”!经过本人的实际测试,本人3090 24G的显卡,关闭“fp8_unet”时,显存的最高使用率达到46%,也就是11.04GB,开启“fp8_unet”时,显存的最高使用率为31%,也就是7.44GB

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