前言

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介绍

大家好啊，开工大吉~

deepseek流量虽然，但是我们还是回到熟悉ComfyUI领域，今天介绍一个最新的一个放大插件InvSR，效果不错，大家可以都安装试试。

这项研究提出了一种基于扩散反转的新图像超分辨率（SR）技术，旨在利用封装在大型预训练的扩散模型中的丰富图像先验以提高SR性能。我们设计一个\ textIt {部分噪声预测}策略来构建扩散模型的中间状态，该模型是起始采样点。我们方法的核心是深度噪声预测指标，以估计正向扩散过程的最佳噪声图。

经过训练后，该噪声预测器可用于沿扩散轨迹部分初始化采样过程，从而产生理想的高分辨率结果。与现有方法相比，我们的方法提供了一种灵活有效的采样机制，该机制支持任意数量的采样步骤，范围从一到五。即使采用单个采样步骤，我们的方法也表现出比最近最新方法的优越或可比的性能。

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相关安装

2.1插件安装

所有的AI设计工具，安装包、模型和插件，都已经整理好了，👇获取~

该插件无法在节点管理器安装，自己下载了丢到custom_nodes

或者使用命令在cmd窗口下

2.2 模型安装

模型的话有两个

models–stabilityai–sd-turbo

noise_predictor_sd_turbo_v5.pth

路径分别如下截图所示，文末会提示模型网盘链接

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使用说明

InvSR用起来很简单，就一个节点呢

参数说明：

num_steps ：推理步骤数，默认1，最大5,越大细节越多，越容易崩

cfg ：引导系数，默认1

batch_size ：控制同时处理多少个完整图像

chopping_batch_size ：分块并行处理，值越大越占用显存，速度也相对快一些，这个显存不够的小伙伴适当的调小这个值就可以了。

chopping_size ：4k就是128，默认这个参数，没有更低的

color_fix ：修复加工图像中颜色转移的方法

下面是使用效果对比，还可以，纳入我的放大插件收藏库了~

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云端镜像

大家如果没有本地 ComfyUI 环境，或者本地显卡配置低于 16G 的，可以使用嘟嘟部署的仙宫云镜像，今天分享的工作流已经内置好了，可直接加载使用。后续分享的工作流都会更像到镜像中，方便大学学习。

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。

由于篇幅原因，本文精选几个章节，详细版点击下方卡片免费领取

一、ComfyUI配置指南

• 报错指南
• 环境配置
• 脚本更新
• 后记
• …

二、ComfyUI基础入门

• 软件安装篇
• 插件安装篇
• …

三、 ComfyUI工作流节点/底层逻辑详解

• ComfyUI 基础概念理解
• Stable diffusion 工作原理
• 工作流底层逻辑
• 必备插件补全
• …

四、ComfyUI节点技巧进阶/多模型串联

• 节点进阶详解
• 提词技巧精通
• 多模型节点串联
• …

五、ComfyUI遮罩修改重绘/Inpenting模块详解

• 图像分辨率
• 姿势
• …

六、ComfyUI超实用SDXL工作流手把手搭建

• Refined模型
• SDXL风格化提示词
• SDXL工作流搭建
• …

由于篇幅原因，本文精选几个章节，详细版点击下方卡片免费领取