如何把小图放大 4 倍还不爆显存Ultimate SD Upscale 实操【免费下载链接】ComfyUI_UltimateSDUpscaleComfyUI nodes for the Ultimate Stable Diffusion Upscale script by Coyote-A.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI_UltimateSDUpscale想把 512×512 的小图放大到印刷尺寸却又担心显存和细节两头顾不过来Ultimate SD UpscaleComfyUI_UltimateSDUpscale就是一个 ComfyUI 分块放大节点它先用放大模型把整图放大再把大图切成小块逐块二次去噪细化最后修补块与块之间的接缝——显存占用稳定细节也补得进去。上图就是仓库自带的基础示例流先生成 512×512 的图再用 Ultimate SD Upscale 放大 2 倍到 1024×1024。照着这个接线方式连一遍你就能上手了。最短路径克隆、重启、出图在终端进入 ComfyUI 的自定义节点目录执行cd ComfyUI/custom_nodes git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI_UltimateSDUpscale重启 ComfyUI 后在节点菜单的image/upscaling下能找到Ultimate SD Upscale节点。为什么选 git 克隆一条命令装完以后git pull就能更新比手动解压 zip 省心。想省事的话也可以直接在左侧边栏最下方的 TemplatesExtensions 分区里载入基础示例流跳过手动连线。跟着示例流走一遍完整链路先接上三种模型model扩散模型负责对每个分块做二次去噪选你提示词对应的那个。vae负责分块的编解码用与扩散模型配套的即可通常直接接 CheckpointLoaderSimple 的输出。upscale_model如 4x-UltraSharp 这类真实超分模型负责第一阶段放大。为什么要分开第一阶段放大只是模型插值只改尺寸第二阶段去噪才真正补细节。把这个节点的两阶段拆开让第二阶段始终工作在模型熟悉的 512×512 附近细节最稳、显存最省。提示词负责方向而不是内容positive 和 negative 的接法和普通出图一样。原图是狮子就写white lion head, detailed fur因为分块重绘是图生图提示词只决定细节往哪个方向长。denoise 设得低0.05–0.2时提示词只需拉一下不会重构画面。放大倍数与采样参数upscale_by2.0 表示放大两倍512 → 10241024 → 2048。steps / cfg / sampler / scheduler用法和 KSampler 基本一致20 步、cfg 8 是安全默认值。分块大小怎么选tile_width / tile_height 默认 512×512。为什么是 512这是 SD1.5 的训练分辨率模型在这里最稳定重绘出来的细节最可信。如果你工作流里先生成了一张 768 的基图用 768 做分块尺寸也完全合理。分块顺序与接缝修复mode_typeLinear 逐行处理Chess 棋盘式先处理间隔块接缝被摊到分块中间视觉上更不明显None 跳过分块重绘只做第一阶段放大。seam_fix_mode出图看到块状边线时开 Band Pass 或 Half Tile它会在分块之间的带状区域再补一轮采样。注意这一轮会明显拉长耗时。出图后检查跑完后把输出图放大沿大约每 512px 的位置看块边界有没有明显色差线。有就先降 denoise再考虑开接缝修复。参数速查参数作用推荐值注意upscale_by第一阶段放大倍数2.0范围 0.05–4.0一步跨太大第二阶段负担重tile_width / tile_height分块尺寸512×512对齐模型训练分辨率SD1.5 用 512denoise每块去噪强度0.05–0.2调高更有创意但接缝和幻觉增多mode_type分块处理顺序Linear怕接缝用 ChessNone 只做初始放大seam_fix_mode接缝修复Band PassHalf Tile Intersections 最彻底但最慢steps / cfg每块采样20 / 8用法同 KSamplertiled_decode分块解码默认关解码阶段 OOM 时打开避坑指南现象分块边界出现明显色带线。原因denoise 偏高每块各自自由发挥。怎么办先把 denoise 降到 0.1或加大分块尺寸还不行再开接缝修复。现象解码阶段直接 Out Of Memory。原因整图一次性解码。怎么办打开 tiled_decode 开关逐块解码。现象放大后细节不如原图清晰。原因denoise 太低等于没细化或 upscale_model 偏弱。怎么办denoise 提到 0.2换 4x-UltraSharp 这类更强的放大模型。现象处理时间翻倍。原因开了接缝修复或分块太小导致块数暴增。怎么办优先降 denoise 而不是开修复并用显存允许的最大分块尺寸。现象想要精确输出尺寸如 1500×1500upscale_by 对不齐。怎么办改用 Ultimate SD Upscale (No Upscale) 节点自己先用 ImageScale 放大节点只负责分块细化。进阶再抠一点显存和速度分块用显存允许的最大尺寸块数越少越快接缝也越少。关掉 force_uniform_tiles可省掉图片边缘被裁掉部分的冗余采样代价是边缘分块变成非标准尺寸模型没见过细节可能略差。想对每块的采样器、自定义采样器做精细控制可以看 Ultimate SD Upscale (Custom Sample) 这个变体节点。最后说一句让模型一直待在自己熟悉的 512×512 舒适区干活大图的细节和显存问题就都解了。资源在仓库里按路径找即可节点参数文档在 js/docs/UltimateSDUpscale.md、UltimateSDUpscaleNoUpscale.md、UltimateSDUpscaleCustomSample.md示例流在 example_workflows/basic-usdu.json节点源码在 usdu_nodes.py分块算法核心在 modules/ 目录。【免费下载链接】ComfyUI_UltimateSDUpscaleComfyUI nodes for the Ultimate Stable Diffusion Upscale script by Coyote-A.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI_UltimateSDUpscale创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考