63秒内生成1536 x 2688分辨率图像！
更新：输出质量大幅提升
我们加入了模型融合，显著提升了输出质量，现在模型选项不再局限于Cardos和Nightvision；其他模型也能取得不错的效果。
工作流现在从8步增加到10步，我在不同GPU上观察到差异：一台GPU用8步（4-4）效果更好，另一台则用10步（5-5）更优。
两个IP适配器现在统一为“IPadapter Plus”，而“IPAdapter Plus Face”已独立，拥有自己的节点。
为每个IP适配器新增了一个“Apply节点”，以更精细地控制基础模型和精炼模型的IPadapter权重。
我忘了命名IP适配器的基础模型和精炼模型的Apply节点：基础模型控制在上方，精炼模型控制在下方。
为提升速度，请将工作流中的保存图像节点替换为标准保存图像节点；这将为6张图像节省至少16秒以上。
本版本的批量大小已缩减为6张图像，原始图像尺寸为768x1344，再放大至1536x2688。
使用RTX4090进行SDXL放大
（放大尺寸为1536x1536，非原图尺寸）6张图像耗时63秒，为SDXL推荐尺寸的两倍。
（放大尺寸为1024x1024，非原图尺寸）6张图像耗时81秒，为SDXL推荐尺寸的两倍。
12张图像仅用2分0.14秒！分辨率达1536x2688……
Canva尺寸：1536x2688
图像尺寸：768x1344
缩放系数：2
第一次放大迭代，缩放系数为2
图块尺寸：1536x1536
图块数量：2
网格布局：2x1
重绘启用：是
接缝修复模式：无
请求加载SDXL
加载1个新模型
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [00:16<00:00, 4.11s/it]
请求加载SDXL
加载1个新模型
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提示词执行耗时：121.74秒
SD1.5放大：
我尚未进行速度测试，仍在优化中。
