今天学习的时候发现一个基于Tile的高清放大技术，效果不输之前的Controlnet Upscaler，必须帮大家测试一波。
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介绍
以前介绍过Flux的高清放大Controlent Upscaler，今天介绍另外一个利用Tile分块放大的插件Comfyui_TTP_Toolset，效果也是顶呱呱。
简单的说就是该插件利用了Tile技术，根据需求把图片先切割成小块，然后每一个重新采样，最后再合并，大家知道Tile是可以很大程度上保持原图构图的，只是做了高清放大处理，最终的效果确实很给力。
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安装使用
2.1 插件安装
插件项目地址：
https://github.com/TTPlanetPig/Comfyui_TTP_Toolset
管理器搜索Comfyui_TTP_Toolset就可以安装了
工作流介绍
先来看完整工作流，是一个标准的图生图工作流，只是我们多了一个使用TTP分块采样再合并的步骤。
先说一下流程：
1：图片先放大处理，比如按模型放大、像素放大等
2：通过大模型反推获取文本
3：利用TTP插件把图片分块切割
4：然后接入Flux默认的图生图工作流
5：生成的块图最后合并
这步骤很简单，要放大多少倍看自己选择
这一步我是利用了BizyAir里面的JoyCaption这个最强反推插件，你可以换成其他选项
这里就用到3个TTP的节点
TTP_Time_image_size：设置分块数量，这里是水平2块，竖直3块一共6块
TTP_Image_Tile_Batch：这里就切割好了图片，以及这些图片的位置信息之类的，这时候就可以接入到Flux去跑图了
TTP_Image_Assy：这个节点用来把Flux重新采样生成的块图合并成一张图，也就是最终的效果图
这个就很基础了，常规图生图，注意的是我们这里降噪设置的很低0.3，这样采样的时候变化才不会变化很大。
下面跑几张图看看对比看看。
动车女孩
车模
甜妹
学生妹
最后，我用TTP和之前的Controlent高清放大做了次对比，大家看看哪种效果更理想呢
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总结
以上就是TTP这个插件的介绍了，效果好用，值得下载使用。
技术的迭代是飞快的，要关注最新的消息才不会掉队。
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本篇中的工作流打包好了，想要的去下图获取吧。
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