Krea2 双采极清生图流:两段采样出图 + SeedVR2 int8 放大

1854 字
9 分钟
Krea2 双采极清生图流:两段采样出图 + SeedVR2 int8 放大
Krea2 双采极清生图流:两段采样出图 + SeedVR2 int8 放大

写在前面#

这套流是从 B 站 UP 主 黑鹤001 那边搬来的,原视频:▶Krea2特调模型全盘点◆极清生图流◆SeedVR2-int8图像放大,配着视频看更清楚。

Share/Comfyui/Workflow/▶▷Krea2-双采极清生图流+SeedVR2-int8图像放大.json at main · hy4962/Share

我这边只改了两处:主模型换成自己常用的 Moody Mix premium,文本编码器换成 bf16,其余没动。整套从生成到放大一条龙——Krea2 双采出图 打底,SeedVR2 int8 收尾,模型和插件我重新整理了一遍,免得每次都翻网盘。

之前写过一篇 Krea2 四视图生成,管的是角色设定;这篇管的是单张出图和高清放大,两套配合着用。之所以叫「双采极清」,是因为出图分了两段采样:一采先把构图定下来,二采在放大后的 latent 上重采样补细节,跑完再交给 SeedVR2 放大。

整个工作流用 Fast Groups Bypasser 分成了四段,想跑哪段开哪段,不用整条一起跑。

这套流怎么走#

四段,从出图到放大(组名就是 Fast Groups Bypasser 里显示的名字):

组名干什么
Krea2-一采出图定尺寸,先出一版构图
Krea2-二采出图latent 放大 1.5 倍后重采样补细节
Krea2-高清重绘2UltimateSDUpscale + OmniSR 再放大并轻微重绘
SeedVR2-7/3b-int8图像放大最后一道,int8 量化放大到成品

一采:先定构图#

ResolutionSelector 给的是 9<16>、1 MP、8 的倍数,宽高算好直接喂给 EmptyLatentImage。

主模型用 UNETLoader 挂 Krea2 的 int8 量化版(这套用的是社区调的 Moody Mix premium 写实人像版),后面串两个可选 LoRA——亚洲人像 LoRA 和 turbo 加速 LoRA。文本编码器走 CLIPLoader,类型记得选 krea2,模型是 qwen3vl_4b。

负向提示词这块,Krea2 系列的老规矩:直接 ConditioningZeroOut 置空,不用写。

KSampler 一采给 8 步、denoise 1.0,euler + simple。跑完 PreviewImage 先看一眼构图对不对。

二采:在 latent 上补细节#

一采的 latent 不重新编码,直接 LatentUpscaleBy 放大 1.5 倍(bicubic),再走第二次 KSampler:5 步、denoise 0.5。

denoise 压到 0.5 是关键——这一步不是重画,是在放大后的 latent 上补细节。构图和动作在一采已经定死了,二采只往里加东西,不改结构。

高清重绘:UltimateSDUpscale#

二采解码出图后,进 UltimateSDUpscale,配 OmniSR_X4_DIV2K 放大模型,按「放大倍数」再放一次(默认 1.5),denoise 0.2,只做轻微重绘。

分块尺寸不用自己算:SimpleMathDual+ 会读图像实际宽高,按「放大倍数 × 边分块数」自动算出 tile 宽高喂进去。边分块数默认 2,显存紧就往大了调。

SeedVR2:最后一道放大#

最后一段交给 SeedVR2(字节的放大模型),这套用的是 int8 量化版,1 步采样就能出。

流程是:先 ResizeImageMaskNode 按倍数缩一下输入(默认 1.5、lanczos),进 SeedVR2Preprocess → VAEEncodeTiled → SeedVR2Conditioning,采样解码后再走 SeedVR2PostProcessing(adain)对齐色彩,最后拆 alpha、过一道可选锐化、合回去保存。

旁边挂了个 Image Comparer,原图和处理结果叠在一起,拖滑块就能看 SeedVR2 到底补了多少。

SeedVR2 用 3B 还是 7B#

这是这套流里最需要说清楚的一点。

工作流里 UNETLoader 默认挂的是 7B(seedvr2_7b_int8_convrot.safetensors)。但别无脑上 7B。

  • 3B:适合 2K 以下的图。
  • 7B:适合 2K 以上的再放大。2K 以下的图硬上 7B,很容易出色块、画面变杂乱。

我的用法很简单:先看要处理的图长边——不到 2K 就用 3B,到了 2K 以上再换 7B。

切换只动一个地方:UNETLoader 的模型下拉框换成 seedvr2_3b_int8_convrot.safetensors 就行,其他连线一根都不用动,VAE 还是共用的 seedvr2_ema_vae_fp16.safetensors。

一句话记法

3B 管 2K 以下,7B 管 2K 以上。别嫌麻烦,选错模型那一档,放大出来就是一脸色块。

模型下载#

工作流一共用到下面这些模型:

用途文件名下载存放目录
Krea2 主模型Krea2-Moody-Mix-premium_int8_convrot.safetensors黑鹤001 网盘(模型+工作流) · Moody Mix 系列镜像 · 官方 Krea2(备选)models/diffusion_models/Krea2/
文本编码器qwen3vl_4b_bf16.safetensorsComfy-Org/Krea-2models/text_encoders/
VAEqwen_image_vae.safetensorsComfy-Org/Krea-2models/vae/
加速 LoRAkrea2_turbo_lora_rank_64_bf16.safetensorsComfy-Org/Krea-2models/loras/Krea2-功能/
亚洲人像 LoRAKrea2-亚洲hina_krea2Turbo_lora_tqd_v4.0.safetensorsTensorHub / RunningHubmodels/loras/Krea2-功能/
放大模型OmniSR_X4_DIV2K.safetensorsAcly/Omni-SRmodels/upscale_models/
SeedVR2 主模型(7B)seedvr2_7b_int8_convrot.safetensorsComfy-Org/SeedVR2models/diffusion_models/Seedvr2/
SeedVR2 主模型(3B)seedvr2_3b_int8_convrot.safetensors同上models/diffusion_models/Seedvr2/
SeedVR2 VAEseedvr2_ema_vae_fp16.safetensorsComfy-Org/SeedVR2models/vae/
子目录别忘了建

Krea2 主模型、两个 LoRA、SeedVR2 主模型在工作流里的路径都带前缀(Krea2\、Krea2-功能\、Seedvr2\),要先把对应子文件夹建好再往里放,不然加载器的下拉框里根本选不中。 文本编码器、VAE、放大模型都没有前缀,直接丢进各自的根目录就行。

关于主模型补一句:这套挂的是社区调的 Moody Mix premium 写实人像版,黑鹤001 的网盘里就有;如果只是想把流跑通,把 UNETLoader 换成官方 Krea2 turbo int8(同一张表里「官方 Krea2」那一栏)也完全可以,CLIPLoader 和 VAE 都不用动。

插件依赖#

自定义节点不算多,但缺一个就是一片红:

包名仓库用到的节点
comfyui_essentialscubiq/ComfyUI_essentialsGetImageSize+、ImageSmartSharpen+、SimpleMathDual+
ComfyUI_UltimateSDUpscalessitu/ComfyUI_UltimateSDUpscaleUltimateSDUpscale
rgthree-comfyrgthree/rgthree-comfySeed、Image Comparer、Label、Fast Groups Bypasser
图像工具箱(ComfyUI-ImageToolkit-CN)夸克网盘BatchImageSaverCN(批量保存 / 压缩)

图像工具箱这个包 Manager 里搜不到,作者发在夸克网盘,这期视频里有说明,下载后解压丢进 custom_nodes 重启即可。它管的是最后那步批量保存和压缩,不需要的话绕过这一段就行。

剩下那批节点——SeedVR2Preprocess、SeedVR2Conditioning、SeedVR2PostProcessing、ResolutionSelector、ResizeImageMaskNode、LatentUpscaleBy——在工作流 JSON 里记的都是 comfy-core,属于 ComfyUI 内置,不用装插件。但这也意味着你的主程序得够新:ConvRot int8 是 ComfyUI v0.27 才原生支持的,老版本打开要么红要么加载不了量化权重。先把主程序更新到最新再导入工作流。

参数怎么调#

要动的东西基本就三个数字:

位置参数默认说明
高清重绘放大倍数1.5UltimateSDUpscale 的放大倍数,同时决定分块尺寸
高清重绘边分块数2分块放大时的切块粒度,显存紧就往上调
SeedVR2输入缩放1.5ResizeImageMaskNode 的倍数,SeedVR2 前先缩一道

一采尺寸在 ResolutionSelector 里改(比例 / MP / 倍数),二采的 latent 放大倍数在 LatentUpscaleBy 里改。

踩坑记录#

锐化是可选的#

ImageSmartSharpen+ 那一段挂着「可选锐化」标签,默认是绕过的。Krea2 直出的锐度一般够用,加了反而容易过;觉得肉再打开。

红节点先看主程序版本#

这套流的 SeedVR2 节点和 ConvRot int8 都吃主程序版本。打开工作流先看红框——如果整段 SeedVR2 都是红的,八成不是插件没装,而是主程序太旧。右键节点能看到它属于哪个包,对着上面的表格一条条补。

别拿原图直接喂 SeedVR2#

SeedVR2 那一段前面挂了 ResizeImageMaskNode,是故意先缩一道再放大的。直接拿最终成品图硬喂,放大倍数叠上去尺寸会失控,也更容易出色块。

写在最后#

这套流把「出图」和「放大」拆得很干净:Krea2 两段采样负责把画面结构定稳,UltimateSDUpscale 和 SeedVR2 负责把尺寸和细节顶上去。每一段都能单独 bypass,想快就只跑前面两段,要成品就把后面两道打开。

SeedVR2 那句再强调一遍:3B 管 2K 以下,7B 管 2K 以上,别无脑上 7B。

有更好的参数组合或者踩到别的坑,评论区交流。

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Krea2 双采极清生图流:两段采样出图 + SeedVR2 int8 放大
https://www.9ll.uk/posts/ai/comfyui-wrokflow/krea2-seedvr2-upscale/
作者
HY
发布于
2026-10-07
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0

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HY
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