InvSR是一种创新的图像超分辨率技术，利用扩散模型的逆过程和部分噪声预测策略，实现了高效且灵活的超分辨率重建。它在细节恢复和计算效率方面表现出色，适用于多种实际应用场景，尽管在处理大尺寸图像时存在一定的推理时间限制，但其整体性能和应用前景仍然非常可观。

效果演示

核心节点参数解析

输入管道

﹥invsr_pipe

这是InvSR模型的管道，用于处理图像超分辨率任务，即将低分辨率图像转换为高分辨率图像。

﹥images

这是输入的图像数据，通常是指需要进行高清放大的低分辨率图像。

配置参数

﹥num_steps

表示采样步数，决定了模型生成图像时的迭代次数。数值越大，生成的图像质量通常越高，但处理时间也会更长。

﹥batch_size

表示一次处理的图像数量。较大的batch size可以提高处理效率，但会占用更多的内存。

﹥chopping_batch_size

在分块处理时，表示每个分块的批量大小。当处理大尺寸图像时，为了节省内存，可以将图像分成多个小块进行处理，这个参数控制每个小块的批量大小。

﹥chopping_size

表示分块的大小。当处理大尺寸图像时，可以将图像分成多个小块进行处理，这个参数决定了每个小块的尺寸。

﹥color_fix

用于颜色修复功能，可以修正图像在放大过程中可能出现的颜色偏差。

﹥seed

随机种子值，用于控制生成图像的随机性。设置相同的seed值，可以得到可重复的生成结果。

﹥control_after_generate

随机种子生成控制，跟采样器中的这两组数据一样

仓库地址：https://github.com/yuvraj108c/ComfyUI_InvSR

模型下载：https://pan.quark.cn/s/5395cebbd608（直接复制到对应的models目录下）

演示工作流：https://pan.quark.cn/s/4bdd749e8969

整个测试过程来说，InvSR的生成速度非常快，通常在10秒内即可完成图像的超分辨率处理，图像还原保证度基本问题不大，能够有效恢复图像的高频细节，包括纹理和边缘，但是在复杂场景下可能会丢失一些细节。泛化能力还行，能够适应不同类型和风格的图像，包括自然风景、人物肖像和建筑结构等，大家可以按需接入工作流！