ComfyUI的平铺扩散和VAE

更多信息请查看SD-WebUI扩展。

该扩展通过以下技术实现了在有限显存下进行大图绘制和放大：

1. 两种最先进的扩散平铺算法：Mixture of Diffusers 和MultiDiffusion
2. pkuliyi2015和Kahsolt的平铺VAE算法。
3. pkuliyi2015和Kahsolt的平铺噪声反演算法，用于更好的放大效果。

[!注意]
尺寸/维度以像素为单位，然后转换为潜空间大小。

功能

• 支持SDXL模型
• 支持ControlNet
• 支持StableSR
• 平铺噪声反演
• 平铺VAE
• 区域提示词控制
• 图像到图像放大
• 超大图像生成

平铺扩散

[!提示]
将tile_overlap设为0，denoise设为1可以看到瓦片接缝，然后根据需要调整选项。同时，增加tile_batch_size可以提高速度（如果您的机器能够处理）。

如何指定瓦片排列？

如果您有数学表达式节点（或类似的节点），可以使用它来传入KSampler中的潜在表示，并将tile_height/tile_width除以您想要的行数/列数。

C = 您想要的列数
R = 您想要的行数

输入图像或潜在表示的像素宽度 // C = tile_width
输入图像或潜在表示的像素高度 // R = tile_height

平铺VAE

创建节点时会根据可用显存给出推荐的瓦片大小。

[!注意]
对解码器启用fast可能会产生对比度和亮度略高的图像。

工作流程

以下图像可以在ComfyUI中加载。

简单放大。

4倍放大。3次处理。

引用

@article{jimenez2023mixtureofdiffusers,
  title={Mixture of Diffusers for scene composition and high resolution image generation},
  author={Álvaro Barbero Jiménez},
  journal={arXiv preprint arXiv:2302.02412},
  year={2023}
}

@article{bar2023multidiffusion,
  title={MultiDiffusion: Fusing Diffusion Paths for Controlled Image Generation},
  author={Bar-Tal, Omer and Yariv, Lior and Lipman, Yaron and Dekel, Tali},
  journal={arXiv preprint arXiv:2302.08113},
  year={2023}
}