ComfyUI-TiledDiffusion：突破显存限制的图像生成与放大利器
在当今人工智能快速发展的时代，高质量大型图像的生成和处理已成为许多创意工作者和研究人员的迫切需求。然而，有限的硬件资源，特别是显存的限制，常常成为实现这一目标的障碍。为了解决这一问题，ComfyUI-TiledDiffusion 应运而生，它作为 ComfyUI 的一个强大扩展，为用户提供了一种突破性的解决方案。
核心技术与特性
ComfyUI-TiledDiffusion 主要通过以下几种先进技术来实现其强大功能：
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分块扩散方法（Tiled Diffusion）
- 采用了最先进的分块扩散算法，包括 MultiDiffusion 和 Mixture of Diffusers
- 这些方法允许系统将大型图像分割成较小的块，逐块处理后再无缝拼接
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分块 VAE（Tiled VAE）
- 由 pkuliyi2015 和 Kahsolt 开发的创新算法
- 能够高效处理大尺寸图像的编码和解码过程
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分块噪声反演（Tiled Noise Inversion）
- 同样由 pkuliyi2015 和 Kahsolt 开发
- 提高了图像处理的质量和效率
这些核心技术使得 ComfyUI-TiledDiffusion 能够支持多种功能：
- 支持多种模型：SD1.x、SD2.x、SDXL、SD3 以及 FLUX
- ControlNet 支持
- 图像到图像（img2img）的放大
- 超大型图像生成
- 区域性提示控制（实验性功能）
分块扩散：突破显存限制的关键
分块扩散是 ComfyUI-TiledDiffusion 的核心功能之一。它通过将大型图像分割成多个较小的块，使得即使在显存有限的设备上也能处理超大尺寸的图像。
分块扩散的主要参数包括：
method：分块策略tile_width：块的宽度tile_height：块的高度tile_overlap：块之间的重叠区域tile_batch_size：每批处理的块数
对于用户来说，有几个实用的技巧可以优化分块扩散的效果：
- 将
tile_overlap设置为 0，denoise设置为 1，可以清晰看到块之间的接缝，从而调整参数 - 增加
tile_batch_size可以提高处理速度，但需要根据设备性能进行权衡 - 如果发现颜色不正常，可以使用 colorfix 节点 进行修正
此外，用户还可以通过 Math Expression 节点来精确控制块的排列方式，实现更加灵活的图像处理。
分块 VAE：高效处理大型图像
分块 VAE 是另一个关键技术，它允许系统在有限显存条件下高效地编码和解码大型图像。
分块 VAE 的主要参数包括：
tile_size：将图像分割成的块的大小fast：快速模式开关color_fix：颜色修正功能（仅用于编码器）
值得注意的是，启用解码器的 fast 模式可能会导致图像对比度和亮度略有提高。用户需要根据具体需求来权衡速度和图像质量。
实际应用案例
ComfyUI-TiledDiffusion 在实际应用中展现出了强大的功能。以下是两个典型的工作流程示例：
- 简单的图像放大：
- 4x 放大，3 次处理：
