ComfyUI 多重扩散放大

ComfyUI 多重扩散放大自动化工具。当用户想要放大 AI 生成的图片、处理高清图像、放大小图、提高图片分辨率时使用。支持文生图和图生图两种基础工作流，自动执行三重放大（潜空间放大→区块放大→模型放大）。使用场景包括：(1) 将低分辨率 AI 绘画放大到 4K/8K (2) 增强图片细节和清晰度 (3) ComfyUI 工作流自动搭建

ComfyUI 多重扩散放大 Skill

本 Skill 帮助你在 ComfyUI 中快速搭建并运行「三重超清放大」工作流。

工作流原理

三重放大 = 潜空间重采样 → 分区模型放大 → 全局锐化

步骤	节点	作用
1	Latent Scale + K采样器	在潜空间加噪声重采样，增加细节
2	SD Upscale (分区放大)	分块放大避免显存爆炸，局部增强
3	Image Upscale with Model	全局锐化，让模糊变清晰

快速开始

检查环境

bash

cd ~/.openclaw/skills/comfyui-upscaler
python3 scripts/check_env.py

生成工作流

bash

python3 scripts/generate_workflow.py \
  --base_model "your-sd-model.safetensors" \
  --upscale_model "4x-UltraSharp.pth" \
  --tile_size 1024 \
  --output "upscaled_workflow.json"

在 ComfyUI 中加载

1. 打开 ComfyUI
2. 点击 "Load" 加载生成的 upscaled_workflow.json
3. 拖入你的低分辨率图片
4. 点击 "Queue"

脚本说明

generate_workflow.py

生成可导入 ComfyUI 的工作流 JSON 文件。

参数：

• --base_model: 基础模型路径（SD1.5/SDXL/Pony等）
• --upscale_model: 放大模型（4x-UltraSharp 等）
• --tile_size: 分块大小（默认1024，SDXL建议1024以上）
• --scale: 放大倍数（默认2）
• --denoise: 重采样去噪强度（默认0.35）
• --output: 输出JSON路径

check_env.py

检查 ComfyUI 环境是否满足要求：

• ComfyUI 是否安装
• 必要的节点是否安装（LatentScale、SDUpscale等）
• 放大模型是否存在

参考资料

• 工作流详解 - 各节点参数详解
• 模型推荐 - 推荐使用的放大模型
• 常见问题 - 常见问题和解决方案