| 参数 | 含义 |
|---|---|
t_max | 初始噪声的强度上限（越高 → 越接近纯噪声，采样重建幅度更大） |
t_min | 采样的终止噪声强度（越低 → 更精细保留原图细节） |
- 高 t_max、低 t_min → 更强重建、更高细节合成能力；
- 低 t_max、高 t_min → 更贴近原图、更弱重建。
当 t_max = 0.2 时，图像虽然被放大了，但人物细节仍然较模糊；这是因为噪声注入较少，模型的重构空间有限，导致修复程度较轻。
而t_max 越大，相当于“P 图”越狠——图像会经历更多噪声扰动和重建，人物细节被大幅重绘，虽然更清晰，但可能出现偏离原图的失真。
t_min则相反，t_min=1.0时比较糊。
| 模式 | 是否 Tile | 处理方式 | 拼接融合 | 显存 | 速度 | 推荐用途 |
|---|---|---|---|---|---|---|
ccsr | ❌ 无 | 整图一次性 | 无 | 高 | 快 | 小图，测试 |
ccsr_tiled_mixdiff | ✅ 有 | tile + diff | 混合差分融合 | 中 | 中 | 通用推荐 |
ccsr_tiled_vae_gaussian_weights | ✅ 有 | tile + VAE | 高斯软融合 | 高 | 慢 | 大图，极致平滑 |
ccsr_tiled_mixdiff 与 ccsr_tiled_vae_gaussian_weights 在大多数情况下差异并不明显。而与基础的 ccsr 模式相比，ccsr_tiled_mixdiff 在细节还原方面表现更优，特别是在眉毛、眼睛高光等区域的结构与光影层次更清晰，质感更突出。（以下图片从comfyui贴到这里时，画质被压缩了，可能不是那么明显）
vae_tile_size_encode / decode (int)：编码/解码时使用的 VAE 切片大小，仅 gaussian_weights 模式有效。
- none：不进行颜色修复。
- adain：自适应风格迁移（推荐）。
- wavelet：小波变换修复。
none中红色颜色更深一些，adain和wavelet差别很细微。
