Flux Upscaler - Ultimate 32k | Image Upscaler

Il è sviluppato completamente da ssitu. E il Workflow è realizzato da utilizzando la piattaforma RunComfy, che è anche il nostro sviluppatore di workflow part-time. Stiamo semplicemente presentando il loro lavoro alla comunità. È importante notare che attualmente non esiste alcun collegamento o partnership formale tra RunComfy e ssitu. Apprezziamo profondamente il lavoro di ssitu!

Flux Ultimate 32k Upscaler

Il Flux Ultimate 32k Upscaler Workflow è una potente soluzione di upscaling che migliora le immagini a risoluzioni sorprendenti di 4k, 8k, 16k e fino a un impressionante 32k. Alimentato dal nodo Ultimate SD Upscaler, questo upscaler Flux assicura che i dettagli intricati e la nitidezza siano preservati su tutte le dimensioni di output. Perfetto per i professionisti che richiedono flessibilità, Flux Upscaler si adatta a varie esigenze, che si tratti di display dettagliati in 4k o applicazioni ultra ad alta definizione in 32k. Con le sue capacità di scalabilità senza soluzione di continuità, Flux Upscaler offre risultati impeccabili, senza artefatti, rendendolo ideale per qualsiasi progetto che richieda eccezionale chiarezza e precisione su qualsiasi scala.

Come utilizzare il Flux Ultimate 32k Upscaler Workflow?

1.1 Carica il Gruppo Visivo

• Carica, trascina e rilascia o copia e incolla (Ctrl+V) la tua immagine nel nodo di caricamento delle immagini
• Limita la dimensione dell'immagine a MegaPixels: è impostato di default a 1.5 MP, questo serve come punto di partenza per la risoluzione di upscaling, che sarà ingrandita 2x,4x,8x,16x,32x volte.

1.2 Modelli e Gruppo Loras

• Carica Checkpoint: In questo nodo selezioni il checkpoint che meglio si adatta allo stile di rendering della tua immagine caricata, ad esempio realistico, anime, toon...ecc., il che aumenterà l'accuratezza dei dettagli
• Stack Lora Opzionale: Utilizzare loras di stile come abiti, figure, stile, personaggio, stile artistico o loras astratti dell'elemento della tua immagine aumenterà ulteriormente l'accuratezza dell'immagine renderizzata.
• Carica VAE: Il flux vae di default va bene da usare.
• Dual Clip Loader: I modelli clip di default sono caricati e non necessitano di essere cambiati.
• Fai una copia dello stack lora e collegalo in catena se hai bisogno di più di 3 lora.

1.3 Gruppo ControlNet

In questo modello controlnet è utilizzato come un tradizionale controlnet a piastrelle.

• Intensità: L'intensità per il Controlnet. Usa un valore inferiore a 0.7 poiché un valore più alto darà artefatti ruvidi sui bordi.
• Percentuale di Inizio: Questo valore decide da quale percentuale il controlnet avrà effetto. Lascialo a 0.
• Percentuale di Fine: Questo valore decide fino a quale percentuale il controlnet applica il suo effetto. Usa un valore inferiore a 0.7.

1.4 Prompt Aggiuntivo

In questa casella di testo, può rimanere vuota, o puoi aggiungere i tuoi prompt di attivazione lora, prompt di stile che miglioreranno i tuoi render.

1.5 Campionatore Raffinatore

Questo Ksampler ti darà un'anteprima di come progredirà l'upscaling.

• Usa Deis, Euler e Dpm_2 è visto dare il miglior output. Sentiti libero di provare altri campionatori e scheduler.
• Usa bassa denoise (0.2 - 0.4) se i dettagli principali vengono persi.
• Secondo il modello selezionato, Loras e Prompt usati, l'immagine può cambiare leggermente dall'originale.

1.6 Campionatore SD Ultimate

Il campionatore SD è impostato alle migliori impostazioni, solo con il valore di denoise e il nome del campionatore.

I seguenti sono i parametri dettagliati:

• denoise: Usa dal campo img2img predefinito. Raccomandiamo il valore 0.35 per i miglioramenti delle immagini, ma se non vuoi cambiamenti, usa 0.15-0.20.
• tipo di dimensione obiettivo: Dove ottenere la dimensione dell'immagine finale.
  • dalle impostazioni img2img: Slider di larghezza e altezza img2img predefiniti.
  • dimensione personalizzata: Slider di larghezza e altezza incorporati. Valori massimi - 8192.
  • scala dalla dimensione dell'immagine: Dimensione immagine iniziale moltiplicata per il fattore di scala.
• ridisegna:
  • upscaler: Ingrandisci l'immagine prima di ridisegnare. Usa quello che ti piace. La nostra raccomandazione - ESRGAN per immagini fotorealistiche, R-ESRGAN 4x+ per altre (meno requisiti).
  • tipo:
    • lineare: Tutte le piastrelle elaborate una per una, colonna per colonna, riga per riga.
    • scacchiera: Tutte le piastrelle vengono elaborate in un modello a scacchiera, riducendo la possibilità di artefatti di cucitura.
    • nessuno: Ridisegno disabilitato. Usalo quando esegui generazione senza correzione delle cuciture, vedendo sovrapposizioni visibili o artefatti su cuciture e volendo eseguire solo il passaggio di cucitura. Non dimenticare di mettere l'immagine ingrandita come sorgente prima.
  • larghezza piastrella: La larghezza da elaborare. Più grande è la piastrella, meno artefatti nell'immagine finale. Per 2k, 512px è solitamente sufficiente.
  • altezza piastrella: L'altezza da elaborare. Il valore predefinito è 0, nel qual caso è uguale alla larghezza. Piastrelle più grandi riducono gli artefatti. Per 2k, 512px è solitamente sufficiente.
  • padding: Quanti pixel delle piastrelle vicine saranno presi in considerazione durante l'elaborazione.
  • sfocatura maschera: È la sfocatura delle maschere utilizzate nel mascheramento delle piastrelle. Imposta a 12-16 su dimensioni 512-768px. Aumenta se vedi cuciture.
• correzione cuciture: Non usare se l'immagine risultante non ha griglia visibile; è solo un altro passaggio di ridisegno.
  • tipo:
    • passaggio bande: Aggiunge passaggi su cuciture (righe e colonne) e copre una piccola area attorno a loro (larghezza nell'interfaccia utente). Richiede meno tempo rispetto al passaggio offset.
    • passaggio offset mezza piastrella: Aggiunge due passaggi come il passaggio di ridisegno, ma con un offset di mezza piastrella. Un passaggio per le righe con maschera gradiente verticale e uno per le colonne con maschera gradiente orizzontale. Questo passaggio copre un'area più grande rispetto alle bande e produce principalmente risultati migliori, ma richiede più tempo.
    • passaggio offset mezza piastrella + intersezioni: Esegue il passaggio offset mezza piastrella, quindi esegue un passaggio extra sulle intersezioni con maschera gradiente radiale.
    • nessuno: Correzione cuciture disabilitata. Valore predefinito.
  • denoise: Intensità di denoise per la correzione cuciture.
  • larghezza: Larghezza linea di ridisegno. Usato solo da "Passaggio bande."
  • padding: I pixel vicino alla cucitura saranno presi in considerazione durante l'elaborazione di una piastrella.
  • sfocatura maschera: È la sfocatura delle maschere utilizzate nel mascheramento delle piastrelle. Imposta a 8-16 su padding 32px. Aumenta se il padding è aumentato.
• opzioni di salvataggio:
  • ingrandito: Abilitato di default. Salva l'immagine dal ridisegno.
  • correzione cuciture: Disabilitato di default. Salva l'immagine dopo la correzione delle cuciture.
• upscale_by: Numero per moltiplicare la larghezza e l'altezza dell'immagine. Per larghezza e altezza esatte, usa la versione "No Upscale" del nodo ed esegui l'upscaling separatamente (ad es., ImageUpscaleWithModel -> ImageScale -> UltimateSDUpscaleNoUpscale).
• force_uniform_tiles: Se abilitato, le piastrelle tagliate dai bordi dell'immagine si espanderanno utilizzando il resto dell'immagine per mantenere una dimensione di piastrella uniforme come determinato da tile_width e tile_height (simile all'interfaccia utente web A1111). Se disabilitato, verrà utilizzata la dimensione minima della piastrella, il che può accelerare il campionamento ma può causare artefatti a causa di dimensioni di piastrelle irregolari.

1.7 Campionatore SD Ultimate

Puoi vedere qui la tua anteprima ingrandita. Questi nodi daranno il confronto tra l'immagine originale e l'immagine ingrandita

Il sofisticato pipeline di elaborazione di Flux Upscaler incorpora impostazioni personalizzabili che consentono agli utenti di affinare ogni fase del processo di upscaling di Flux. Con funzionalità come l'intensità del denoise regolabile, algoritmi di correzione delle cuciture e padding delle piastrelle, Flux Upscaler assicura transizioni fluide tra le sezioni dell'immagine, anche a risoluzioni estreme. Gli utenti possono ottimizzare le prestazioni con opzioni di piastrellatura, come "Lineare" o "Scacchiera", e utilizzare preset di upscaling per output fotorealistici (ESRGAN) e generici (R-ESRGAN 4x+) per soddisfare varie esigenze stilistiche. Queste capacità rendono Flux Upscaler una scelta adattabile per artisti e designer che mirano a un upscaling impeccabile sia nei rendering realistici che artistici.

Oltre alla sua abilità tecnica, Flux Upscaler è progettato per la flessibilità del workflow. Gli utenti possono salvare immagini ingrandite intermedie e finali, applicare più passaggi di ridisegno e impostare dimensioni di piastrelle personalizzate per bilanciare qualità e velocità di elaborazione. Le opzioni di scalatura avanzate in Flux Upscaler consentono agli utenti di moltiplicare le dimensioni delle immagini in base alla dimensione originale o definire dimensioni di output esatte secondo necessità. Preservando l'integrità e l'estetica delle immagini ad alta definizione, Flux Upscaler diventa un bene inestimabile per progetti che richiedono dettagli visivi impressionanti, dall'arte digitale su larga scala a visuali di qualità cinematografica.