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
comfyui - 高清放大
http://example.com/2025/09/09/comfyui-高清放大/