ComfyUI如何提高图像质量

1. 优化生成参数，夯实基础质量

• 调整CFG值：CFG值（分类引导系数）决定图像与提示词的关联度。ComfyUI中CFG值需低于WebUI（通常5-7为合理范围），过高的CFG值会导致锐化过度，过低则会降低细节丰富度。可通过对比测试（如4、7、10等值）找到最佳平衡点。
• 设置CLIP Set Last Layer：该节点用于指定CLIP模型的输出层，不同扩散模型对CLIP层的适配性不同。多数SD1.5模型适合-2值，而SDXL模型可能无需添加（下载模型时需留意相关信息）。
• 添加RescaleCFG节点：通过缩放CFG值优化细节，放置在模型与采样器之间。尝试0.3、0.6、0.9等缩放值，较低值可增加细节，过高则可能导致画面混乱。
• 使用Dynamic Thresholding插件：动态调整阈值以优化细节，安装后添加至模型中，调整minic_scale（如0.5-1.0）和threshold_percentile（如90-99）参数。配合较高CFG值（如15）使用，可显著提升图像细节。
• 优化采样步数（Steps）：采样步数影响去噪强度，步数过低（如<20）易留伪影，过高（如>50）则浪费时间。根据模型调整（如DMP++2M Karas模型用20-30步），避免盲目套用WebUI参数。

2. 应用超分辨率放大，提升细节与分辨率

• 潜在空间放大（Latent Upscale）：通过文生图工作流生成图像后，在潜在空间中放大（而非直接放大像素）。需下载VAE模型（如Stable Diffusion VAE FT MSE），放置Load VAE Model节点并连接至KSampler，再添加Upscale Latent By节点。这种方法可丰富细节，避免模糊，适合需要高分辨率输出的场景。
• 模型放大（Model-based Upscale）：使用专门的放大模型（如4x-Ultrasharp），下载后放入models/upscale_models目录。添加Load Upscale Model和Upscale Image (using Model)节点，支持算法（如ESRGAN、R-ESRGAN）或模型放大，效果优于普通算法，但速度较慢。
• 像素放大（Pixel Upscale）：直接放大可见图像，速度快但易模糊。使用Upscale Image By节点，选择算法（如Lanczos、Bilinear）和放大倍率（如2x、4x），适合快速预览但不适合高精度需求。

3. 利用插件增强，针对性优化

• FreeU节点：优化细节并提升准确率，不拖慢生成速度。添加至模型与采样器之间，使用默认值或调整free_u_v2_b1（基础块权重）、free_u_v2_b2（上采样块权重）参数，FreeU_V2版本效果更优。
• ComfyUI-SUPIR插件：基于SUPIR模型和SDXL img2img管道，支持高分辨率增强（如2x、4x、8x）。具备denoise encoder去噪和ControlNet精确控制功能，可修复老旧照片、提升数字艺术作品分辨率，保持细节与真实感。

4. 精简提示词与合理设置，避免干扰

• 精简提示词：过多修饰词（如“超高清、8K、电影级质感”）可能干扰模型判断，导致画面混乱。保持提示词简洁（如“anime style, vibrant colors, clean lines”），更易生成高质量图像。
• 调整VAE参数：在VAE Encode节点中，设置grow_mask_by（如>10）参数，控制Outpainting的蒙版大小，避免边缘模糊，提升图像完整性。