使用全网爆火的 Flux 模型放大图片的 ComfyUI 工作流（附工作流）

使用全网爆火的 Flux 模型放大图片的 ComfyUI 工作流（附工作流）

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/m0_58477260/article/details/142781288

本文详细介绍了如何使用Flux模型在ComfyUI中放大图片的工作流。通过结合ControlNet和低显存量化的支持，该工作流在多种硬件配置下都能够提供灵活性和高质量的输出效果。

工作流简介

该工作流使用Flux模型对图片进行放大，同时保持高倍放大后的细节和清晰度。它具有一些独特的功能，如支持低显存的硬件设备以及使用Florence2自动生成提示词。

• 使用的模型：用于图像放大的Flux模型
• 主要功能：
  1. 支持低显存设备，提供量化的GGUF版本。
  2. 集成Florence2自动生成提示词。
  3. 结合ControlNet模型，增强细节保留。

接下来，让我们深入了解如何在ComfyUI中设置和使用这个工作流。

第一步：设置工作流

下载必要文件

该工作流的关键部分是ControlNet节点，它使用Jasper AI开发的ControlNet放大模型。请按照以下步骤下载并设置相关文件：

1. 前往ControlNet放大模型的HuggingFace页面。
2. 下载文件名为diffusion_pytorch_model.safetensors的文件。
3. 将文件重命名为Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler.safetensors。
4. 将重命名后的文件移动到你的ControlNet文件夹中：

ComfyUI/models/controlnet

完成以上步骤后，ControlNet模型就可以在ComfyUI工作流中使用了。

第二步：在ComfyUI中配置工作流

下载并配置好文件后，接下来我们来逐步配置和使用放大工作流。

上传图像

1. 上传你希望放大的图像到ComfyUI中。
2. 根据你的硬件配置选择：

• 如果使用量化版本的Flux模型，将Quantized Flux按钮切换为True。
• 如果使用标准版本，则将该选项保持为False。

设置放大倍数

1. 
   找到Image Size节点，它显示你当前图像的尺寸。
2. 在Upscale Image By节点中设置你想要的放大倍数。例如：

• 设置为7表示图像放大7倍。

3. 运行工作流。右侧的Image Size节点将显示放大后的新尺寸。

调整放大尺寸

如果放大后的尺寸不符合你的预期，可以暂停工作流，并调整放大倍数，直到达到理想的输出尺寸。

第三步：配置ControlNet

这里是我们前面下载的ControlNet放大模型的应用部分。按照以下步骤进行设置：

1. 在工作流中找到ControlNet模型节点。
   
2. 设置ControlNet强度在0.4到0.8之间：

• 较低的强度（例如0.4）会导致最终图像与原图差异更大，但细节损失较少。
• 较高的强度（例如0.8）会使放大后的图像更接近原始图像，但可能会出现更多不需要的细节。

3. 选择Clip加载节点
   根据工作流左上角的布尔值（Boolean value），ComfyUI会自动选择合适的节点来加载Clip文件。如果你在Clip配置上遇到问题，请检查该布尔值是否与当前设置相匹配。

第四步：结果对比

运行工作流后，最后一个节点是图像比较器（Image Comparer），它会显示放大前后图像的并排对比视图。该工具非常适合评估放大效果，并根据需要进一步调整设置。

优化工作流的小贴士

• 如果你发现放大图像的细节过于锐利或柔和，可以逐渐调整ControlNet强度，直到找到合适的平衡点。
• 尝试不同的放大倍数，观察Flux模型如何处理不同程度的放大效果。

结论

以上就是使用Flux模型放大图片的ComfyUI工作流指南！通过结合ControlNet和低显存量化的支持，该工作流在多种硬件配置下都能够提供灵活性和高质量的输出效果。