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此节点专门为 SDXL Refiner 模型设计,用于将文本提示转换为条件信息,通过纳入审美得分和维度信息来增强生成任务的条件,从而提升最终的精炼效果。它就像是一位专业的艺术指导,不仅传达您的创作意图,还能为作品注入精确的美学标准和规格要求。

工作原理

SDXL Refiner 是一个专门的精炼模型,它在 SDXL 基础模型的基础上,专注于提升图像的细节和质量。这个过程就像是一位艺术修饰师:
  1. 首先,它接收基础模型生成的初步图像或文本描述
  2. 然后,通过精确的美学评分和尺寸参数来指导精炼过程
  3. 最后,它专注于处理图像的高频细节,提升整体质量
Refiner 可以通过两种方式使用:
  • 作为独立的精炼步骤,对基础模型生成的图像进行后期处理
  • 作为专家集成系统的一部分,在生成过程的低噪声阶段接管处理

输入

输出

注意事项

  1. 该节点专门为 SDXL Refiner 模型优化,与普通的 CLIPTextEncode 节点有所不同
  2. 美学分数建议使用 7.5 作为基准值,这是 SDXL 训练时的标准设置
  3. 所有尺寸参数必须是 8 的倍数,且建议总像素量接近 1024×1024(约100万像素)
  4. Refiner 模型专注于提升图像细节和质量,因此文本提示应该更注重描述期望的视觉效果,而不是场景内容
  5. 在实际使用中,Refiner 通常用于生成过程的后期阶段(约最后20%的步骤),专注于细节优化