在AI绘画中，给生成的图片进行高清修复或超分辨率手段进行放大，是一个应用最为广泛，也相对最为简单的操作。

在StableDiffusion中对图片进行放大一般有三种方法：文生图中的高清修复（Hi-res fix）、图生图中的SD放大（SD Upscale）脚本、后期处理中的算法放大。
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下面我们来介绍几种在 ComfyUI 对图片进行放大的方法

一、文生图放大

1、Latent放大工作流

下面就是 ComfyUI标准的文生图高清修复工作流

在这个工作流中，一共分为4个部分：

首先是标准文生图部分(Txt2img）。文生图生成的图像先保存成中间图像（Save Intermediate lmage），然后输入到高清放大部分（Hires Fix），最后生成最终的图像（Save Final Image）。

• 文生图部分

这个部分根据你的出图要求选择不同的模型，再输入正反向提示词，设置好采样参数即可，没有什么需要特别注意的地方。。

• 高清放大部分

这个部分注意两个参数，一个是 Latent 缩放，在这里设置你想要放大的图像尺寸。

另一个是K采样器里的降噪数值。

降噪数值也是最重要的参数，它直接决定了第二次高清放大时的去噪力度，你也可以理解为重绘幅度。

降噪数值越大，图像变化越大；数值越小，图像越接近原图。

一般建议0.5-08左右。

下面这张是降噪数值设为0.5后放大的图像。

2. ESRGAN（传统模型）放大工作流

用Latent放大工作流对图片进行放大时，降噪值的大小会对原图片产生影响，如果调节不好，放大后的图片会对原图产不小的改变。

而 Esrgan放大工作流就不会有这个问题，它不会改变原图内容。

但它也有一个问题，就是在进行放大的时候，占用显存比较高，如果是低显存用户会爆显存。

通过放大模型对图片进行放大时，目前公认放大效果比较好的模型是下图中的 realEsRGAN_x4plus.pth 模型。

二、图生图放大

**1、*图生图放大–*用Latent放大工作流

新建一个加载图像节点和一个VAE编码节点，删除原来的“K采样器”节点后，按下图将各节点连接起来就可以了。

2. 图生图放大–ESRGAN（传统模型）放大工作流

用ESRGAN方法进行图生图放大更简单，直接新建一个加载图像节点，像向车间这样连接连点就可以了。

今天简单介绍这两种图片放大的方法，明天我们介绍另外两种图片放大的工作流。
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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