ComfyUI使用教程：揭秘AI高清放大原理，轻松提升图像质量
ComfyUI使用教程：揭秘AI高清放大原理，轻松提升图像质量
在AI绘画领域，图像的分辨率和细节表现是决定作品最终效果的关键因素。ComfyUI的高清放大功能通过先进的算法和技术，能够将低分辨率图像转化为高清晰度、细节丰富的艺术品。本文将深入解析AI高清放大的原理，并手把手教你如何使用ComfyUI轻松提升图像质量，让你的作品更加细腻动人，焕发全新生命力！
AI绘画中的高清放大往往会让刚接触到其的人很惊奇，完全无法理解AI是如何将下面那张放大一堆模糊马赛克的图变成上面头发都丝丝分明的细节爆炸的感觉。
答案就是AI对原图用大模型内的数据进行了重绘，也就是说你看到的图已经并不是照片物体本身了，而是AI“臆想”后捏造出来的结果。当然只要捏造成分的幅度不超过你感官认知的阈值，你就会主观觉得是同一个物体的。
这个过程看似简单，但是很多实际问题要解决的：
1.重绘时如何对待图片中的高频噪音，比如Jpeg压缩时的失真，照片的噪点等等。
解决方法就是AI重绘前把照片变得更模糊，把这些高频噪音模糊掉，然后再去噪。
其实这就是重绘时的那个降噪比率，一般设置为0.2-0.3。如果太高的可以想象，一张完全模糊不成样子的照片，你自己都分不清是啥了，那么AI想象出来出来的结果必然更是天马行空。
2.硬件性能问题。AI非常耗硬件资源，尤其是显存。要是把照片放大为8K，不做任何优化的话，估计你去未来搞一块9090来，都未必能顶得住！
解决方法就是进行切分再重绘：
比如这张作品，在放大时AI将其切为了一堆小块，然后每块分别重绘。
切分后图片就如同上面的结构，但会在边缘预留10%的空间进行融合。
就是TTP节点的overlap_rate属性。
3.如何指导AI进行精确重绘。
这在有多模态反推模型之前，其实是极其麻烦的问题。比如刚才的图像分块后，其中有一块是这样的：
你能看出来这是女孩的手，马的眼睛。可是你就想想如果没有多模态模型进行辅助识别的话，AI肯定一脸问号，这是些啥玩意？
所以在SD1.5时代开重绘时一旦降噪开大了，那生成结果叫一个离大谱，经常在人脸上画出了一个新的人脸伪影…
而现在有了多模态反推模型后，可以每一块都让AI识别来精确控制重绘。
比如开头示例的工作流中，就用Deepseek的Janus-Pro反推模型将拆分的每一块都进行了提示词分析，右侧的文字就是反推出来的每一块图像的描述。当然这也得益于Flux模型对于自然语言的出色理解能力。
这个流程总结起来就是：
图像输入->粗略模型放大->分块->反推每个分块的提示词->Flux重绘->图像拼合->色彩校正
当然你要是看晕了我也没办法，工作流就如同Maya与Nuke中的节点一样，明白了原理，用多了自然懂怎么链接，而光看没用的。