Black Forest Labs выпускает открытую версию FLUX.1 Krea [dev] с нативной поддержкой ComfyUI
31.07.2025
SD_4X Upscale Conditioning
Документация
- Имя класса:
SD_4XUpscale_Conditioning - Категория:
conditioning/upscale_diffusion - Выходной узел:
False
Этот узел специализируется на улучшении разрешения изображений через процесс 4x увеличения, включая элементы кондиционирования для уточнения выхода. Он использует диффузионные техники для увеличения изображений, позволяя настраивать коэффициент масштабирования и шумовую аугментацию для точной настройки процесса улучшения.
Типы входных данных
| Параметр | Comfy dtype | Описание |
|---|---|---|
images | IMAGE | Входные изображения для увеличения. Этот параметр имеет решающее значение, так как он напрямую влияет на качество и разрешение выходных изображений. |
positive | CONDITIONING | Положительные элементы кондиционирования, которые направляют процесс увеличения к желаемым атрибутам или функциям в выходных изображениях. |
negative | CONDITIONING | Отрицательные элементы кондиционирования, которых процесс увеличения должен избегать, помогая направлять выход от нежелательных атрибутов или функций. |
scale_ratio | FLOAT | Определяет коэффициент, на который увеличивается разрешение изображения. Более высокий коэффициент масштабирования приводит к большему выходному изображению, позволяя получить больше деталей и четкости. |
noise_augmentation | FLOAT | Контролирует уровень шумовой аугментации, применяемой во время процесса увеличения. Это может использоваться для введения вариативности и улучшения устойчивости выходных изображений. |
Типы выходных данных
| Параметр | Comfy dtype | Описание |
|---|---|---|
positive | CONDITIONING | Уточненные положительные элементы кондиционирования, полученные в результате процесса увеличения. |
negative | CONDITIONING | Уточненные отрицательные элементы кондиционирования, полученные в результате процесса увеличения. |
latent | LATENT | Латентное представление, сгенерированное во время процесса увеличения, которое может использоваться в дальнейшей обработке или обучении модели. |