Image Upscale With Model Batched(ImageUpscaleWithModelBatched)
Данный узел технически сначала преобразует входные данные изображения в формат тензора, подходящий для обработки моделью, а затем, в соответствии с заданным пользователем значением `per_batch`, передает изображения партиями в указанную модель супер-разрешения для обработки.
Image Upscale With Model Batched
Узел Image Upscale With Model Batched, который технически сначала преобразует входные данные изображения в формат тензора, подходящий для обработки моделью, а затем, в соответствии с заданным пользователем значением per_batch, отправляет изображения партиями в указанную модель супер-разрешения для обработки.
Image Upscale With Model Batched — это узел для обработки изображений с целью увеличения их разрешения (супер-разрешения), который использует предварительно обученные модели искусственного интеллекта для увеличения входных изображений. По сравнению с нативными узлами, его ключевое преимущество заключается в возможности установки размера подпартии (sub-batch), что позволяет эффективно контролировать использование видеопамяти. Это делает его подходящим для обработки больших партий изображений или работы с высоким разрешением.
Функциональность узла
Технически этот узел сначала преобразует входные данные изображения в формат тензора, подходящий для обработки моделью, а затем, в соответствии с заданным пользователем значением per_batch, отправляет изображения партиями в указанную модель супер-разрешения для обработки. Он поддерживает различные числовые форматы (например, float32, float16) для баланса между скоростью и качеством, а также опционально может уменьшать результат после увеличения, предоставляя на выбор несколько алгоритмов уменьшения, таких как nearest-exact, lanczos и другие.
Описание параметров узла - Image Upscale With Model Batched
Входные соединения (Inputs)
| Название параметра | Тип данных | Обязательный | Значение по умолчанию | Допустимые значения/Опции | Описание |
|---|---|---|---|---|---|
upscale_model | UPSCALE_MODEL | Да | - | - | Определяет модель ИИ, используемую для увеличения разрешения изображения (супер-разрешения). Этот параметр определяет алгоритм и качество увеличения изображения. |
images | IMAGE | Да | - | - | Входное изображение или партия изображений для увеличения. Поддерживает обработку как одного, так и нескольких изображений одновременно. |
Параметры управления (Parameters)
| Название параметра | Тип данных | Обязательный | Значение по умолчанию | Допустимые значения/Опции | Описание |
|---|---|---|---|---|---|
per_batch | INT | Да | 16 | 1 - 4096 (шаг: 1) | Устанавливает количество изображений, обрабатываемых за одну партию, в диапазоне от 1 до 4096. Используется для контроля использования видеопамяти; при обработке больших партий изображений это значение можно уменьшить. |
downscale_method | COMBO | Нет | lanczos | "nearest-exact", "bilinear", "area", "bicubic", "lanczos" | - |
precision | COMBO | Нет | float32 | "float32", "float16", "bfloat16" | - |
downscale_ratio | FLOAT | Нет | 1.0 | 0.01 - 1.0 (шаг: 0.01) | - |
Выходные данные (Output)
| Название параметра | Тип данных | Описание |
|---|---|---|
| IMAGE | IMAGE | Выходное изображение, обработанное моделью увеличения разрешения. |
Сценарии использования
В реальном рабочем процессе, после получения партии изображений низкого разрешения из узла "Load Image" ("Загрузить изображение"), вы можете подключить этот узел и выбрать модель супер-разрешения, такую как ESRGAN. Настраивая параметр per_batch, вы можете избежать переполнения видеопамяти при обработке изображений с высоким разрешением, например 4K. В конечном итоге, увеличенные изображения выводятся в последующие узлы, такие как "Preview Image" ("Предпросмотр изображения") или "Save Image" ("Сохранить изображение"), для просмотра или сохранения.
Важные замечания
Обратите внимание, что скорость обработки и качество узла зависят от выбранной модели супер-разрешения, размера партии и вычислительной точности. Слишком маленький размер партии может снизить эффективность обработки, а слишком большой — привести к нехватке видеопамяти.
Ссылка на исходный код узла Image Upscale With Model Batched
Узел Image Upscale With Model Batched взят из пакета узлов ComfyUI-KJNodes.
Комментарии
Войдите через GitHub, чтобы участвовать в обсуждении.