Sexiam Img2Img 2.0
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模型描述
Sexiam 的 IMG2IMG + 放大工作流指南（ComfyUI）
一份简洁实用的高效使用工作流指南。
🧱 1. 加载你的检查点
从此处开始：
加载你的 SDXL 检查点
（可选）加载一个外部 VAE
SDXL 的表现会因所用 VAE 而异，因此请选择最适合你模型的那个。
🔧 2. 设置你的 VAE 模式
若要使用检查点内置的 VAE，请设置：
- “使用检查点 VAE？” = True
若要使用你的外部 VAE，请设置：
- “使用检查点 VAE？” = False
🖼️ 3. 加载你的输入图像
使用 加载图像 节点上传你的源图像。
方向检查
正确设置 “图像是竖版？” 开关：
竖版 → True
横版 → False
加载放大模型
选择你想要的放大器（Remacri、SwinIR、ESRGAN 等）。
此处你并非直接放大最终输出，而是为 SDXL 设置一个干净的潜在空间尺寸。
📏 为何工作流在采样前使用“模型放大”
你可能会问：
“为什么我在图像到图像任务中使用‘模型放大’？”
简短回答：
➡️ 你并非在放大最终输出，而是在调整潜在空间尺寸。
SDXL 是在约 100 万像素 图像上训练的，若尺寸过大，会导致：
生成错误
结构扭曲
模型崩溃
本工作流采用安全基准尺寸：
832×1216（竖版）
1216×832（横版）
再乘以 1.5 倍（扩大 50%）
这是 SDXL 采样器在崩溃前能可靠处理的最大尺寸。
如遇问题，请将 “缩放至目标比例” 节点重置为适合你系统的尺寸。
本工作流适用于将输入图像作为宽松的生成基础，即：
非常适合创意再诠释
适合细节优化
某些比例或细节可能会改变（IMG2IMG 的正常现象）
✍️ 4. 输入你的提示词
填写你的：
正向提示词
负向提示词
这些提示词控制细节、风格以及对原图的忠实度。
🎛️ 5. 调整 KSampler 设置（IMG2IMG 至关重要）
对于 IMG2IMG，去噪强度 是最重要的设置：
0.7 → 对输入的宽松解读
- 模型仅复用约 30% 的原始内容
0.5 → 保留构图与色彩
允许细节优化
非常适合保持结构基本不变
需要高精度时使用较低值，追求创意时使用较高值。
🔍 6. 可选：最终模型放大（仅在低去噪时使用）
本部分允许你在去噪值为 0.4 或更低时，对最终输出进行放大。
为何重要：
低去噪保留了大部分潜在结构，因此放大更稳定。
结果取决于：
GPU 显存
系统内存
放大倍数
步骤：
加载最终图像
设置放大倍数
1.5 倍 → 增大 50%
2 倍 → 分辨率翻倍
选择放大模型
写实输出 → 使用干净的通用 ESRGAN 模型
风格化/动漫输出 → 使用动漫优化的放大模型
# 📦 所需自定义节点
本工作流仅使用以下节点包。请通过 ComfyUI-Manager 或从 GitHub 手动安装。