【免费下载】 ComfyUI-SUPIR安装与使用指南
一、项目目录结构及介绍
ComfyUI-SUPIR 是一个专为 ComfyUI 设计的SUPIR(Scaling Up to Excellence)超分辨率增强插件。这个项目帮助用户在ComfyUI环境中轻松实现基于SUPIR模型的图像上采样。以下是该项目的基本目录结构以及各部分简介:
ComfyUI-SUPIR/
├── github/workflows # GitHub Actions 的工作流程配置
├── configs # 存放SUPIR相关的配置文件
├── examples # 示例工作流程,展示如何使用本插件
├── options # 可选设置或参数示例
├── sgm # 可能涉及特定算法或组件的代码
├── .gitattributes # Git属性文件,定义文件处理方式
├── .gitignore # 忽略文件列表
├── CKPT_PTH # 模型路径相关脚本或指示
├── pyCKPT_PTH.py # Python脚本,可能用于管理模型路径
├── LICENSE # 许可证文件
├── README.md # 主要的项目说明文件
├── __init__.py # Python包初始化文件
├── nodes.py # 包含ComfyUI节点定义的核心代码
├── nodes_v2.py # 新版本的节点定义,可能是对原nodes.py的改进或扩展
└── requirements.txt # Python依赖库列表,用于环境搭建
二、项目的启动文件介绍
本项目并非通过一个典型的“启动文件”进行运行,而是作为ComfyUI的一部分集成。要启用并使用ComfyUI-SUPIR,您首先需确保已正确安装了ComfyUI。之后的集成步骤主要涉及到以下两步:
-
将项目复制到ComfyUI的自定义节点目录:通常这需要将整个
ComfyUI-SUPIR目录复制到ComfyUI安装路径下的custom_nodes中。 -
安装Python依赖:通过运行
requirements.txt文件中的指令来安装必要的Python库。对于标准安装,使用命令行工具执行:pip install -r requirements.txt若使用ComfyUI的便携版,则运行:
python_embedded/python.exe -m pip install -r ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-SUPIR/requirements.txt
三、项目的配置文件介绍
项目的主要配置并不体现在单一的配置文件中,而是在于如何使用和调用configs目录下的各种设定来适配SUPIR模型。用户可以通过修改这些配置实例或者在ComfyUI界面中调整节点参数来定制化上采样的行为。例如,您可以根据需要选择不同的SUPIR模型、设置上采样的倍数(scale_by)、决定是否使用特定的预处理步骤等。
特别地,模型加载时主要依赖于ComfyUI的标准模型存放路径ComfyUI/models/checkpoints,意味着用户需自行下载SUPIR及相关SDXL模型,并放置于此路径下。此外,若要优化性能或内存使用,可通过环境变量或额外配置来启用或禁用如xformers这类加速库。
请注意,本指南为简化说明,具体使用过程还需参考项目内的README.md文件以及ComfyUI的文档,以获取最新的使用指导和注意事项。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01