AutoBatch ZeroDistort 8K Upscaler-批量自适应8K零变形放大流
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このバージョンについて
モデル説明
これらのバージョンは、現在、単一人物のポートレート写真にのみ有効です。
完全自動化された一括適応アップスケーリングパイプライン——手動介入は一切不要です。事前に切り抜いた画像セットを入力フォルダにドロップし、「実行」ボタンを押すだけで、一括処理が可能です。240pから4Kまで、または480pから8Kまで、ロスレスでアップスケールできます。
これは、最も優れた特徴をすべての主要なモデルから組み合わせた、おそらく最も強力なポートレート修復・アップスケーリングワークフローです。圧倒的な結果を得られることを保証します。
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✨ この新リリースでは、2つのワークフローが用意されています：
1. 「direct_upload_batch_image」では、ComfyUIのインターフェースを通じて、任意のサイズ・枚数の画像を直接アップロードできます。
2. 「フォルダから一括画像をアップロード」は以前と同様に、「input」ディレクトリ内にフォルダを作成し、アップスケールしたい画像を配置します。
お好みの方法を選んでください。どちらの方法でも優れた結果が得られます。
🎯 使用方法：
1. アップスケールしたい画像を、目的のサイズに事前に切り抜いてください。
2. ComfyUIのinputフォルダ内に新しいディレクトリを作成し、画像を配置してください。
3. ComfyUIを更新してください。紫のノード「Load Images For Loop」で、先ほど作成したフォルダのパスをコピーし、紫のノードのディレクトリフィールドに貼り付けてください。
4. 赤くハイライトされた設定値を、GPUのVRAMに合わせて調整してください。この数値は、各タイルブロックに割り当てる解像度を指定します。VRAMが20GB以上の場合、1600Pの設定をお勧めします。値は64の整数倍でなければなりません。
5. 保存する画像名をパス形式に変更してください（例：…/…/output/upscale/4K）。これにより、すべてのアップスケール出力が、outputディレクトリ内の新しいサブフォルダに一貫した名前で保存されます。
✨ヒント：
I. このアップスケーリングパイプラインが特に優れた領域
① 高圧縮かつぼやけたサムネイル（240p以下）でも、4Kまで自動的に修復し、不自然な詳細を補正して、すべての要素を自然で現実的かつ忠実に再現できます。
② ややぼやけた全身写真（360–480p）を、ロスレスで6K–8Kまでアップスケールできます。
II. 他のケースでも良好な結果が得られる可能性がある領域
① 蓋や指紋、軽度の詳細歪みがある画像
② ノイズが豊富な画像
III. 効果が期待できない領域
① 古い写真の修復
② ネイティブピクセルが深刻に損傷している画像
③ 不規則で変形したカラーノイズが多数混在する画像
④ 顔の領域のみのネイティブ解像度が1024Pを超える高解像度画像
IV. ネイティブピクセルが健全かを確認する方法
画像を開き、マウスホイールでズームアウトして、被写体がようやく判別できるレベルまで縮小してください。そのズームレベルでスクリーンショットを撮影してください。その解像度が、画像の実際の有効ネイティブピクセル数に近い値になります。
✨モデルチェックリスト：
PixelWaveTurbo - Excellent images in 5 steps! - 03 | Stable Diffusion XL Checkpoint | Civitai
https://huggingface.co/camenduru/SUPIR/blob/main/SUPIR-v0Q.ckpt
https://openmodeldb.info/models/4x-FFHQDAT
✨RAM解放ノード：
https://github.com/LAOGOU-666/Comfyui-Memory_Cleanup/