ComfyUI-HYPIR节点：LeePoet力推基于SD2.1图像超清修复放大
今天给大家推荐一款我最近深度体验的ComfyUI节点——ComfyUI-HYPIR，这是一个基于HYPIR项目开发的图像修复工具，专门针对SD2.1模型进行了优化，能够实现高质量的图像修复和超分辨率放大。该技术基于扩散模型生成的分数先验进行图像修复与放大，具有高质量、清晰、锐利的效果。
StableDiffusion
Stable Diffusion 是一种开源的文本到图像生成模型，旨在根据用户提供的文本描述生成高质量的图像。这种模型通过逐步添加噪声到图像中，然后通过学习反向过程来生成新的图像。模型能够根据文本提示生成图像，这种能力使其在艺术创作、概念设计等领域非常受欢迎。
ComfyUI-GGUF-VLM 结合 llama.cpp GPU 加速：实现图像反推秒级效率
在 ComfyUI 的视觉语言处理场景中，Qwen3VL 模型凭借出色的语义对齐能力，成为图像反推提示词、智能标注及 Z-Image 洗图的常用工具，但它的推理速度却始终是一大短板 ——4060Ti 16G 显卡反推需 50 秒，3060 12G 更是要耗时 2 分钟，难以适配高频批量的洗图需求。
Custom_Nodes篇:ComfyUI-QwenVL反推节点
这个插件对于 ComfyUI 用户来说，实用性非常高，而且考虑到了不同的硬件配置需求。它直接把像 Qwen3-VL 这样领先的视觉语言模型带到了 ComfyUI 的节点式工作流中，让用户能以更直观的方式使用多模态能力，无论是图片分析还是未来的视频处理（根据介绍），都提供了强大的基础。
Custom_Nodes篇:ComfyUI-QwenVL3-image反推节点
这是一个 ComfyUI 自定义的反推节点，它集成了阿里巴巴的 Qwen3-VL-4B-Instruct-FP8 视觉语言模型。该模型运行所需的显存较低，大约 10GB 左右。开发者提到，它适合用在图像放大的工作流程中，作为图像理解（“看懂”图片内容）的工具。
Stable Diffusion提示词全攻略：从基础到精通的完整指南
Stable Diffusion作为当前最受欢迎的AI绘画工具之一，其核心秘密就在于“提示词”的运用。本文基于详细的思维导图，为您全面解析SD提示词的使用技巧，帮助您精准实现创作意图。提示词是用户与Stable Diffusion模型之间起着“契约”的作用。通过精确的描述与灵活的控制方式，它们能够将抽象的概念转化为具体的图像；同时还能在保证生成结果多样性的同时，确保这些结果的可控性。
Stablediffusion的放大算法解析：图片高清修复放大相关说明
老照片翻新，或者是不清楚的图想变清晰，或者清晰的小图想变成高清大图，这是我们很多人都有的需求，但怎么做？以前可能比较麻烦，但现在有Stable-Diffusion后，一切变的简单。
Kontext LoRA(炼丹)训练从入门到精通的实战指南
LoRA并非一种完整的模型重训练技术，而是一种高效的参数微调。简单来讲，就是借用一个预训练好的大型基础模型进行微调以适应新任务时，无需调动模型全部的数十亿个参数。
黑森林Kontext LoRA：多种新奇图像编辑新玩法！附炼丹训练指南
黑森林的Kontext 模型已经开源了一段时间，社区生态迅猛发展，Kontext LoRA已经层出不穷。就在今天，魔搭社区的开发者开源了4种全新的Kontext LoRA，blingbling的雕像风格、拿捏氛围感的图像美学提升神器
Stable Diffusion Prompts收集！好用的提示词精准实现你AI的创作意图
提示词是用户与Stable Diffusion模型之间的“契约”，通过精准描述与灵活控制，实现从抽象创意到具体图像的转化，同时平衡生成结果的多样性与可控性。
Nunchaku Qwen Edit 2509！二次迭代后提升推理速度和低显存适配性
Nunchaku Qwen-Edit 2509 是阿里巴巴通义千问团队开发的AI图像编辑模型，基于 Qwen-Image-Edit-2509 架构，并通过 Nunchaku 技术优化，显著提升了推理速度和低显存适配性。
