comfyui 融合

### ComfyUI 融合实现与信息

ComfyUI 是一种用于处理图像和模型融合的技术框架，在特定应用中通过多种方式提升图像质量和模型性能。对于融合技术而言，内部参考(Inward Reference)采用高分辨率图像的自适应裁剪块作为解码器的辅助输入[^1]。这种方法能够有效提高局部特征的学习能力，使得生成的结果更加精细。

外部参考(Outward Reference)则利用梯度图和真实标签对模型进行细节增强。具体来说，通过对原始图片计算得到的梯度信息以及已知的真实标注数据来指导网络训练过程中的参数调整，从而达到优化输出效果的目的。

二分分割(Dichotomous Segmentation)是一种特殊的图像处理手段，它将整个画面按照一定规则划分为两个部分，并分别施加不同的操作策略以获得更好的视觉呈现或分析结果。此概念可以应用于ComfyUI的不同组件之间，以便更灵活地控制各个区域内的变化情况。

为了更好地展示如何在一个具体的项目里实施这些理念，下面给出一段简化版Python伪代码示例：

import comfyui_library as cu

def apply_comfyui_fusion(image, gradient_map, ground_truth):
    # 初始化ComfyUI环境
    comfy_env = cu.Environment()
    
    # 创建内部参考对象并设置其属性
    inward_ref = cu.InwardReference(high_res_image=image)
    
    # 构建外部参考实例
    outward_ref = cu.OutwardReference(
        grad_info=gradient_map,
        true_labels=ground_truth
    )
    
    # 执行二分分割逻辑
    segmented_result = cu.dichotomize(image)

    # 应用融合算法
    fused_output = comfy_env.fuse(inward=inward_ref, outward=outward_ref, seg=segmented_result)
    
    return fused_output