ComfyUI-Element_TileUpscale
An integrated tiled refinement/upscale node designed specifically for reference-image editing models, such as Qwen Image 2.1, Qwen image Edit 2511, FLUX.2 klein, and Krea2.
ComfyUI-Element TileUpscale
一体化分块放大（tiled refine/upscale）节点，专为参考图编辑类模型设计：Qwen Image 2.1、FLUX.2 klein、Krea2 等。Krea2 需要 krea2_identity_edit lora 。
把图像放大后切成带重叠的分块，每个分块在全分辨率下重新生成，再无缝拼合。 它能带来真实的新细节，同时靠每块自带的参考图保持原图内容。
<img width="1189" height="1189" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/33e82e76-9f71-4daa-a6cf-eb113d81895b" />📦 安装
方式一：手动安装（Manual Installation）
cd ./ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/supElement/ComfyUI-Element_TileUpscale.git
方式二：通过 Manager 安装（Install using Manager）
在 ComfyUI Manager 中搜索 ComfyUI-Element_TileUpscale，点击 Install。
依赖即 ComfyUI 本体，无额外安装项。
工作原理（简述）
放大源图 → 按 token 对齐切块（块间带重叠）→ 每块以"自身为参考图 + 邻居已生成内容为上下文"重新采样 → 两层加权融合（低频保曝光、高频保细节）→ 首块最后重跑一次补齐上下文 → 输出整图。
各模型推荐配置
文本编码节点可统一使用 CLIP Text Encode (Prompt)，如果使用了图像编辑模型的专用文本编码节点，不要在文本编码节点中接入参考图。
CFG取值应根据使用的模型设置。
编辑模型deniose取值范围0.6-1.0；非编辑模型应deniose取值不超过0.5。
编辑模型需接 clip输入端口，节点上的 prompt 需要有内容。
参数说明
基本
| 参数 | 说明 | |---|---| | image | 要放大的源图 | | upscale_by | 放大倍率，1.0 = 只做重采样精修不放大 | | tile_size | 每块的重采样分辨率。0 = 自动（长边约 4 块，1024–1536）。块越大总块数越少、单块耗时越长 | | overlap | 相邻块的重叠像素。0 = 自动（tile 的 30%）。接缝异常时优先调大它 | | feather | 块间融合的羽化强度，1.0 = 最大平滑，一般不动 | | steps / cfg / sampler / scheduler / denoise / seed | 与 KSampler 同义，直接套用该模型的官方推荐值 | | positive / negative | 标准 conditioning 输入；接了 clip 时被绕过 |
可选（参考图模式组）
| 参数 | 说明 | |---|---| | reference_mode | 开 = Krea 2 identity-edit 专用 in-context 路径；关 = 通用 conditioning 路径。 | | clip | 接入后每个分块会连同自身像素一起重新编码（官方参考图模式）。Qwen 2.1 / FLUX.2 klein / Krea 2 style-ref 必接 | | prompt | 与 clip 配套的逐块指令文本 | | grounding_px | 逐块参考的桶尺寸（面积基准，32 的倍数），默认 1024。调大更像原图、更慢；0 = 用分块自身尺寸 |
输出
| 端口 | 内容 | |---|---| | image | 最终拼合完成的整图（主输出） | | split_images | 切块后的源图列表（调试用） | | resampler_images | 每块的生成结果列表（调试用，可逐块检查质量） |
可以使用我的另一个扩展中的 Smart merge images节点 做色彩或变形校正。
cfg = 1.0 时节点会自动跳过无用的负向文本编码，编码阶段耗时减半。
常见问题
显存不够？
减小 tile_size（分块更多、单块更小），或降低 grounding_px。模型加载/卸载日志（Requested to load ...）是 ComfyUI 正常的显存管理行为，无需处理。
SDXL 等普通模型能用吗？ 能。节点会自动退化为普通分块 img2img，参考 latent 被模型忽略，用 denoise 控制细节强度（0.2 起试）。