SD_4XUpscale_Conditioning
节点功能：SD_4XUpscale_Conditioning 是一个用于 Stable Diffusion 4x 超分模型（如 SD 4x-UltraSharp） 的条件构造节点。它的作用是将原始图像 + 提示词 conditioning 组合为支持 超分辨率重建的输入，包括正向/负向条件和初始化 latent。这个节点可以把原图“扩展”为适合超分模型使用的格式，附带提示词控制、放大尺寸和初始 latent，让模型在你设定的放大倍数下重建高清细节图。
输入参数
| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| images | 原始输入图像。 |
| positive | 正向提示条件，语义引导生成目标。 |
| negative | 负向提示条件，用于 CFG 抑制不希望内容。 |
输出参数
| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| positive | 包含 concat_image 与 noise_augmentation 的引导结构，用于正向生成。 |
| negative | 同上结构，但用于负向引导路径。 |
| latent | 空白 latent 占位张量。 |
控件参数
| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| scale_ratio | 放大倍率（默认 4.0），支持任意倍数缩放。推荐值为 4.0，以匹配 SD 官方训练模型，其他倍数可能产生不兼容输出。 |
| noise_augmentation | 对图像注入噪声增强的强度，默认 0.0。数值越高越模糊，增强多样性但可能降低质量。适合用于训练或伪重建场景。推荐范围 0.0~0.3。 |
下图为基础的放大工作流使用sd upscale模型，可以在重建过后提供conditioning和latent的前提下，使用controlnet upscale似乎有更好的效果，因为cn的放大为原图的重建，在纯噪声的图像上生成。