comfyui 无损放大

### 使用ComfyUI实现图像无损放大的方法

为了通过ComfyUI实现高质量的图像放大，可以利用特定插件来提升效果。以下是具体的方法：

#### 利用SUPIR插件进行图像放大
GitHub上的`kijai/ComfyUI-SUPIR`提供了针对ComfyUI设计的SUPIR超分辨率工具[^1]。此工具能够有效地提高图像质量，在不损失细节的情况下扩大图像尺寸。

对于希望获得更佳视觉体验的应用场景而言，该插件是一个不错的选择。它不仅支持多种输入格式，还允许用户调整参数以适应不同需求下的最佳输出结果。

#### 应用UltimateSDUpscale脚本
另一个强大的选项是由Coyote-A开发并托管于GitCode平台上的`ComfyUI_UltimateSDUpscale`节点集合[^2]。这些节点专为StableDiffusion模型优化而设，旨在提供极致稳定的扩散上采样处理能力。借助这一套件中的功能模块，可以在保持原有特征的基础上显著改善画质。

#### 种子固定的技巧
在执行任何类型的图像转换之前，建议先设置好随机数生成器使用的种子值[^3]。这样做能确保每次运行相同的配置时都能得到一致的结果，这对于调试以及后续操作非常重要。特别是当你想要对比不同的放大算法或是微调其他参数的时候，稳定性和可重复性显得尤为关键。

#### 实现过程概述
要完成一次完整的高精度放大流程，通常会经历以下几个环节：
- **准备阶段**：加载待处理的小图作为初始输入；
- **初步放大**：采用上述提到的一种或两种方式之一来进行初次规模扩展至768×768像素大小；
- **细化处理**：将前一步骤产生的潜空间数据传递给专门负责增强纹理清晰度的组件——KSampler；
- **最终定型**：根据实际应用场景的要求适当调节最终成品的比例尺。

下面是一段Python代码示例展示了如何集成以上提及的技术要素：

from comfyui import load_image, upscale_with_supir, apply_k_sampler

input_img_path = "path/to/input/image.jpg"
output_size = (768, 768)

# 加载原始小图
original_image = load_image(input_img_path)

# 执行第一次放大到768*768
upscaled_image_768 = upscale_with_supir(original_image, target_shape=output_size)

# 提升细节层次
refined_image = apply_k_sampler(upscaled_image_768)

# 可选：进一步缩放到目标尺寸或其他后处理...
final_output = refined_image.resize((desired_width, desired_height))