Image Sharpen KJ (ImageSharpenKJ) - ComfyUI-KJNodes

설명

GPU 가속 이미지 선명화, 여러 방법 사용. 각 방법은 인지된 선명도를 향상시키거나 손실된 디테일을 복구하기 위해 다른 원리를 사용합니다.

RCAS: AMD의 Robust Contrast-Adaptive Sharpening (FSR 기반).
단일 5탭 크로스 필터로 국소 대비에 적응. 아티팩트 최소화, 미세 조정 거의 없이 일반 용도에 적합.

Adaptive USM: 국소 분산 변조를 통한 언샤프 마스크.
디테일이 풍부한 영역은 더 선명하게, 평평하거나 노이즈가 있는 영역은 덜 선명하게. 반경 및 임계값 파라미터를 통해 RCAS보다 더 제어 가능.

High-Pass: 고주파 디테일을 추출하여 다시 혼합.
'선명도' 향상 느낌. 반경으로 디테일 크기 조절 제어.

Deconvolution: Richardson-Lucy 반복 디컨볼루션.
블러로 인한 손실된 디테일을 실제로 복구할 수 있음 (단순히 가장자리 향상이 아님). 반경을 추정 블러 커널로 사용하고 반복 횟수로 수렴 제어.

image – 입력 이미지 (모든 이미지 유형). 출력은 이 유형과 동일합니다.
method – 드롭다운에서 선명화 알고리즘 선택: RCAS, Adaptive USM, High-Pass 또는 Deconvolution. 이 선택에 따라 표시되는 파라미터가 변경됩니다.

strength (실수, 0–3, 기본값 0.5) – 선명화 배수. 1.0 이상의 값은 강한 선명화를 제공합니다.
radius (실수, 0.5–5, 기본값 1.0, 단계 0.1) – 언샤프 마스크의 가우시안 블러 시그마. 값이 클수록 거친 디테일을 향상시킵니다.
threshold (실수, 0–1, 기본값 0.05) – 노이즈 게이트. 더 높은 값은 텍스처/디테일이 더 많은 영역만 선명화합니다. 0 = 모든 것을 선명화합니다.

strength (실수, 0–3, 기본값 0.5) – 고주파 디테일의 혼합 계수. 1.0 이상의 값은 더 강한 효과를 줍니다.
radius (실수, 0.5–5, 기본값 1.0, 단계 0.1) – 주파수 차단을 정의하는 가우시안 블러 시그마. 값이 클수록 거친 디테일을 향상시킵니다.

strength (실수, 0–1, 기본값 0.5) – 원본(0)과 완전히 디컨볼루션된(1) 사이의 혼합.
radius (실수, 0.5–5, 기본값 1.0, 단계 0.1) – 역전할 가정된 가우시안 블러의 시그마.
iterations (정수, 1–100, 기본값 10) – Richardson-Lucy 반복 횟수. 반복이 많을수록 선명한 결과를 얻지만 더 느립니다. 약 20회 이후부터는 수확 체감이 두드러집니다.

모든 방법은 GPU에서 완전히 실행되어 빠른 처리를 제공합니다.
RCAS는 가장 '설정 후 잊어버리는' 옵션입니다. 빠르고 아티팩트 없는 선명화를 원한다면 먼저 시도해보세요.
Adaptive USM은 노이즈를 억제해야 할 때 더 많은 제어를 제공합니다. 임계값을 높여 평평한 영역을 보호하고 반경을 조정하여 향상시키려는 디테일 크기 조절에 맞춥니다.
High-Pass는 선명도 또는 텍스처 향상에 잘 작동합니다. 미세 디테일에는 작은 반경(0.5–1.5)을, 중간 범위 텍스처에는 더 큰 반경을 사용하세요.
Deconvolution은 가장 강력하지만 과도한 반복이나 잘못된 블러 커널 추정 시 링잉 또는 후광이 발생할 수 있습니다. 10–20회 반복과 원본 이미지의 추정 블러와 동일한 반경으로 시작하세요.