在 ComfyUI 中用 base+refiner 双模型工作流生成 SDXL 图像并放大

方案简介

Searge-SDXL 是一个面向 ComfyUI 的自定义节点扩展项目，其核心方案是把 SDXL 1.0 的 base 与 refiner 两个检查点整合进一个工作流文件中，实现文生图、精修与高分辨率放大的完整流程。项目不只提供节点，还包括一个可以直接使用的完整工作流 JSON，适合希望以两阶段方式（base 生成 + refiner 精修）使用 SDXL 1.0 的 ComfyUI 用户。用户通过安装自定义节点、下载所需检查点与放大模型文件，即可在 ComfyUI 中运行该一体化工作流。

亮点与能力

• 在一个工作流文件中集成不同任务，无需为不同任务维护多个工作流
• 同时使用 SDXL 1.0 的 base 与 refiner 检查点完成两阶段生成
• 支持 ControlNet 节点（需要 ControlNetHED、res101 等 annotator 模型）
• 支持主放大器、次级放大器与高分辨率放大器三级放大（4x-UltraSharp、4x_NMKD-Siax_200k、4x_Nickelback_70000G）
• 可选细节处理器放大模型（1x-ITF-SkinDiffDetail-Lite-v1）
• 可选 SDXL Offset Noise LoRA 增加对比度
• 可选修复版 VAE 避免 fp16 下生成黑图
• 提供 Windows 安装脚本自动完成安装与模型下载

组成与分工

• ComfyUI：节点式 Stable Diffusion 运行环境，本方案作为其自定义节点扩展存在
• SDXL 1.0 Base：base 检查点，工作流中默认预选的 base 模型
• SDXL 1.0 Refiner：refiner 检查点，用于精修阶段，需在工作流中选为 refiner 模型
• SeargeSDXL 自定义节点：实现一体化工作流的核心扩展
• ControlNetHED / res101：被 controlnet 节点使用的 annotator 模型
• 4x-UltraSharp / 4x_NMKD-Siax_200k / 4x_Nickelback_70000G：分别作为工作流中的 primary、secondary、high-res 放大器
• OpenCV (opencv-python)：必需的 Python 依赖

前置要求

• 推荐使用 Windows 便携版 ComfyUI，目录中应存在 python_embeded 文件夹
• 必需依赖：在 ComfyUI 的 Python 环境中安装 opencv-python
• 必需模型：SDXL 1.0 Base（7 GB）放入 ComfyUI/models/checkpoints；ControlNetHED 与 res101 放入 ComfyUI/models/annotators
• 推荐模型：SDXL 1.0 Refiner（6 GB）、4x-UltraSharp、4x_NMKD-Siax_200k、4x_Nickelback_70000G
• 可选模型：修复版 SDXL VAE 放入 ComfyUI/models/vae；SDXL Offset Noise LoRA 放入 ComfyUI/models/loras；1x-ITF-SkinDiffDetail-Lite-v1 放入 ComfyUI/models/upscale_models
• 缺失的文件夹需在 ComfyUI/models 下手动创建

实施步骤

1. 安装依赖（手动安装时必需）

在 ComfyUI 的 Python 环境中至少运行一次：

python -m pip install opencv-python

2. 安装自定义节点

进入 ComfyUI/custom_nodes/ 目录，打开命令行窗口并克隆仓库：

git clone https://github.com/SeargeDP/SeargeSDXL.git

3. 重启 ComfyUI

4. 放置模型文件

从 Huggingface 下载 SDXL 1. Base（必需）与 Refiner（推荐）放入 ComfyUI/models/checkpoints；下载 ControlNetHED 与 res101 放入 ComfyUI/models/annotators；下载各放大模型放入 ComfyUI/models/upscale_models；可选模型放入 vae 与 loras 目录。若目录不存在需先创建。

5. 更新已有安装

若此前通过 git 安装，在 custom_nodes 目录运行 git pull；若为 zip 安装，用最新 release 解压覆盖后重启 ComfyUI。

6. 使用安装脚本（Windows 推荐）

下载 SeargeSDXL-Installer.zip 并解压到 ComfyUI_windows_portable 目录，运行 SeargeSDXL-Installer.bat 并按屏幕指示操作，模型文件也可通过该脚本安装。

注意事项与常见问题

• 未使用修复版 VAE 时，SDXL 内嵌 VAE 在 fp16 下可能出现黑图问题，可用 sdxl-vae-fp16-fix 修复
• 手动安装时若跳过 opencv-python 安装，节点将缺少必需依赖
• 非 Windows 便携版环境安装脚本无法正常工作，需走手动安装
• 从 CivitAI 下载 release 解压安装属于备选方式，不被推荐

优缺点

• ✓ 一个工作流文件集成全部任务
• ✓ 提供自动化安装脚本
• ✕ 依赖多个额外模型文件下载
• ✕ 推荐仅限 Windows 便携版

出处

本方案挖掘自开源项目 SeargeDP/SeargeSDXL，方案内容与实施命令均来自其 README 原文。