comfyui - 高清放大

图像缩放

这种方式会根据设置的宽高,应用相应的缩放方法进行缩放,缩放过程中,会根据裁剪模式,选择是拉伸图像还是从图像中心向外延展裁剪。

插值方式 原理描述 优点 缺点
邻近插值 选择最邻近的像素值进行填充 速度最快 像素化严重,边缘锯齿感明显
双线性插值 根据四个最近像素值的加权平均进行插值 过渡平滑,计算量小 细节模糊,放大效果一般
区域插值 使用较大区域内的像素加权平均进行计算 保持细节,适合缩小图像 放大效果不如其他方法
双三次插值 基于 16 个相邻像素,用三次函数进行插值 过渡更平滑,细节保留较好 计算复杂,速度较慢
Lanczos 插值 使用 Lanczos 核函数,考虑更大像素范围(8×8 区域)进行插值 保留细节最好,减少模糊和伪影 计算量最大,速度最慢

图像按系数缩放

这种缩放方式本质上来讲是通过填充像素的方式放大图像,或通过抽离像素的方式进行缩小。

图像按像素缩放

本质上将这是一种像素填充的方式来放大图像。

通过模型放大

潜空间二次采样放大

SD 放大

SDUpscale

SUPIR 放大

ComfyUI-SUPIR

TTP 放大

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1048217757

LDSR

https://github.com/flowtyone/ComfyUI-Flowty-LDSR

CCSR

https://github.com/kijai/ComfyUI-CCSR

SeedVR2

目前效果最好的放大

https://github.com/numz/ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler


comfyui - 高清放大
http://example.com/2025/09/09/comfyui-高清放大/
作者
dsaco
发布于
2025年9月9日
许可协议