Upscaler (SEGS)

节点功能：用于对 SEGS（分割区域）进行放大修复处理。

Upscaler (SEGS)-节点参数说明

输入参数
image	原始输入图像。
segs	图像分割数据结构，包含各分段掩码、crop 区域等。
model	用于图像增强的基础模型。
clip	与模型配套的文本编码器。
vae	VAE 解码器，用于输出图像还原。
positive	正向提示词。
negative	负向提示词。
upscale_model_opt	可选的图像超分模型。
upscaler_hook_opt	处理过程中注入自定义后处理逻辑的 hook。
scheduler_func_opt	可选的自定义 scheduler function，用于调整噪声分布逻辑。用于高级采样策略控制，可留空。
输出参数
IMAGE	最终放大并增强的图像。
控件参数
rescale_factor	缩放倍数，例如 2 表示放大 2 倍。
resampling_method	图像缩放方法。 lanczos：保留细节好，边缘清晰，计算开销大。 nearest：取最近像素值，速度快，易有锯齿。 bilinear：用 4 邻域线性插值，较平滑，计算适中。推荐 lanczos 获取较高质量；nearest 保留边缘。
supersample	是否使用超采样模式，选项：true, false。
rounding_modulus	最终图像尺寸的对齐模数（向上取整），例如 8、16。
seed	随机种子，用于每段 segment 图像增强。
steps	采样步数。
cfg	提示词引导系数。
sampler_name	使用的采样器名称。
scheduler	调度器类型，影响噪声调度策略。
denoise	去噪强度。
feather	segment 掩码边缘羽化（模糊）程度，单位：像素。
inpaint_model	是否启用专用 Inpaint 模型进行图像修复。
noise_mask_feather	降噪掩码的边缘羽化值，单位：像素。

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Upscaler (SEGS)

节点功能：用于对 SEGS（分割区域）进行放大修复处理。

Upscaler (SEGS)-节点参数说明

输入参数
image	原始输入图像。
segs	图像分割数据结构，包含各分段掩码、crop 区域等。
model	用于图像增强的基础模型。
clip	与模型配套的文本编码器。
vae	VAE 解码器，用于输出图像还原。
positive	正向提示词。
negative	负向提示词。
upscale_model_opt	可选的图像超分模型。
upscaler_hook_opt	处理过程中注入自定义后处理逻辑的 hook。
scheduler_func_opt	可选的自定义 scheduler function，用于调整噪声分布逻辑。用于高级采样策略控制，可留空。
输出参数
IMAGE	最终放大并增强的图像。
控件参数
rescale_factor	缩放倍数，例如 2 表示放大 2 倍。
resampling_method	图像缩放方法。 lanczos：保留细节好，边缘清晰，计算开销大。 nearest：取最近像素值，速度快，易有锯齿。 bilinear：用 4 邻域线性插值，较平滑，计算适中。推荐 lanczos 获取较高质量；nearest 保留边缘。
supersample	是否使用超采样模式，选项：true, false。
rounding_modulus	最终图像尺寸的对齐模数（向上取整），例如 8、16。
seed	随机种子，用于每段 segment 图像增强。
steps	采样步数。
cfg	提示词引导系数。
sampler_name	使用的采样器名称。
scheduler	调度器类型，影响噪声调度策略。
denoise	去噪强度。
feather	segment 掩码边缘羽化（模糊）程度，单位：像素。
inpaint_model	是否启用专用 Inpaint 模型进行图像修复。
noise_mask_feather	降噪掩码的边缘羽化值，单位：像素。

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