2025年最快的ESRGAN放大模型及质量对比结果

您需要快速的图像放大而不牺牲质量。AI放大领域提供了数十种声称具有卓越性能的模型,但实际速度测试揭示了哪些模型真正能够兑现承诺。Real-ESRGAN在6秒内处理图像,质量评分为9.2/10,而更新的PMRF技术仅使用3.3GB显存就能在1.29秒内实现2倍放大。

快速答案: Real-ESRGAN为一般用途提供最佳的速度与质量平衡,每张图像6秒,具有出色的细节保留。PMRF提供最快的放大速度,2倍放大仅需1.29秒。SwinIR在12秒内提供最高质量,适合速度不如细节完美重要的场景。

您一直在等待图像放大完成的漫长时间。每批生成的图像都需要在交付给客户之前进行增强。生产截止日期迫在眉睫,而您的GPU却以冰川般的速度处理数百张图像。您尝试过各种放大模型,但无法确定哪个真正结合了速度和可接受的质量。

专业工作流程需要速度和视觉保真度。选择错误的放大模型会浪费时间和金钱。太慢意味着错过截止日期。太快但质量差意味着需要重做工作。正确的模型选择将您的放大流程从瓶颈转变为竞争优势。虽然像Apatero.com这样的平台提供优化的放大基础设施,无需配置复杂性,但了解模型性能可帮助您做出明智的技术决策。

为什么放大模型选择会影响您的工作流程?

在深入性能指标之前,了解为什么不同模型表现不同可以帮助您正确解读基准测试并选择符合您特定需求的模型。

ESRGAN架构的演变

ESRGAN(增强型超分辨率生成对抗网络)作为现代AI放大的基础而出现。根据Xintao Wang及其同事发表的研究,原始ESRGAN架构优先考虑质量而非速度,使用复杂的对抗训练来生成逼真的细节。

Real-ESRGAN通过优化架构以适应真实世界的图像而非合成训练数据,改进了ESRGAN。这一转变显著改善了实际性能,同时保持了质量。该模型处理压缩伪影、噪声和模糊,这些问题困扰着实际照片,而不仅仅是干净的测试图像。

ESRGAN演变时间线:

每一代都带来了架构改进,提高了速度或质量。现代变体专门针对特定用例,如人脸、纹理或动漫艺术风格。

理解速度与质量的权衡

放大速度取决于三个架构因素。网络深度决定了处理每张图像的层数。注意力机制控制模型如何关注重要细节。训练方法影响收敛质量和推理速度。

速度决定因素:

• 网络复杂度 - 更多参数意味着更好的质量但更慢的处理
• 注意力机制 - 自注意力提高质量但增加计算时间
• 图像分辨率 - 4倍放大需要比2倍放大指数级更多的工作
• 批处理 - 顺序与并行处理显著影响吞吐量
• 硬件优化 - TensorRT和模型量化可以使速度提高四倍

质量评估需要像PSNR(峰值信噪比)这样的客观指标和主观人类评估。根据Technion研究所的研究,对于实际应用,感知质量往往比数学精度更重要。

没有模型在每个指标上都获胜。Real-ESRGAN有效地平衡了速度和质量。PMRF优先考虑极速。SwinIR以处理时间为代价最大化细节。理解这些权衡可以指导您为特定需求选择合适的模型。对于ComfyUI的一般优化超越放大,请探索经过验证的速度增强技术。

主要放大模型的速度基准测试是什么?

真实性能测试揭示了哪些模型真正兑现速度承诺,而不是营销宣传。

Real-ESRGAN性能分析

Real-ESRGAN成为专业放大流程的主力军。其速度和质量的结合使其成为生产环境的默认选择。

Real-ESRGAN速度指标:

Real-ESRGAN_x4plus提供最佳的通用性能。在高端硬件上将512x512处理到2048x2048大约需要6秒。这相当于每分钟10张图像或自动批处理中每小时600张图像。

动漫变体针对插图内容和手绘艺术进行了优化。通过消除动漫风格图像不必要的逼真纹理生成,它的处理速度稍快。第3版引入了轻微的架构改进,在不损失质量的情况下将速度提高3-5%。

批处理性能:

单图像处理包括模型加载和GPU预热的开销。批处理将此开销分摊到多个图像上。

• 单张图像:总共6.1秒
• 10张图像批处理:总共42秒(每张图像4.2秒)
• 100张图像批处理:总共390秒(每张图像3.9秒)
• 1000张图像批处理:总共3,720秒(每张图像3.72秒)

处理数百或数千张图像的生产流程从批处理优化中获益巨大。像Apatero.com这样的平台自动利用这些批处理优化,无需手动配置即可提供持续快速的性能。

PMRF革命性速度性能

PMRF(后验均值修正流)代表了放大技术的范式转变。PMRF采用基于流的模型而不是传统的GAN架构,实现了显著更快的推理。

PMRF速度基准测试:

PMRF仅在1.29秒内实现2倍放大,使其在2倍缩放方面比Real-ESRGAN快2.5倍。该技术以一些质量换取非凡的速度。在8.7/10的质量下,PMRF为大多数2倍缩放足够的应用产生出色的结果。

低显存要求(3.3GB)使PMRF能够在难以处理其他放大模型的预算GPU上运行。RTX 3060和AMD RX 6700 XT可以轻松处理PMRF。根据ICLR 2025的研究,PMRF通过修正流公式化实现这种性能,最大限度地减少了计算需求。

PMRF局限性:

目前PMRF仅支持2倍放大。对于4倍结果,您必须依次运行PMRF两次(先2倍然后再2倍)。这总共需要大约2.58秒,仍然比单通道4倍方法快,但双重处理可能会导致质量下降。

PMRF在具有适度细节的现代图像上效果最佳。极其嘈杂或严重压缩的输入有时会产生伪影。Real-ESRGAN更可靠地处理具有挑战性的输入。

SwinIR最大质量性能

SwinIR(用于图像恢复的Swin Transformer)使用transformer架构优先考虑质量而非速度。根据微软研究院,SwinIR在多个恢复任务中实现了最先进的质量指标。

SwinIR速度指标:

SwinIR-M(中型)在SwinIR系列中提供最佳平衡。4倍放大需要12.3秒,处理速度大约是Real-ESRGAN的两倍,但产生明显更优越的细节重建。

质量差异在复杂纹理中变得明显。面部毛发、织物纹理和建筑细节在SwinIR中显示出更好的保留。对于视觉质量证明更长处理时间合理的项目,SwinIR提供专业结果。

SwinIR有意义的场景:

• 需要最大保真度的美术复制
• 用于印刷出版的商业摄影
• 历史图像的档案修复
• 时间不如质量重要的小批量处理
• 使用更快模型进行工作流程测试后的最终输出生成

大批量处理使SwinIR不切实际。处理1000张图像需要3.4小时,而Real-ESRGAN需要1小时。考虑混合工作流程,使用Real-ESRGAN进行测试,然后使用SwinIR为选定图像生成最终输出。

传统ESRGAN和专门变体

原始ESRGAN和社区训练的变体尽管被较新模型取代,但在特定场景中仍然有用。

专门模型性能:

4x-UltraSharp擅长保留其他模型会模糊的文本和硬边缘。对于使用UI元素或技术图表放大截图,UltraSharp比通用模型更好地保持可读性。

Foolhardy Remacri添加逼真的纹理并创造性地处理细节生成。它特别适合游戏资产生成,其中艺术许可增强了结果而不是严格的真实感。

如何将快速放大模型集成到ComfyUI中?

ComfyUI通过模型加载和工作流程组合提供灵活的放大集成。正确的配置可最大化性能。

在ComfyUI中安装放大模型

ComfyUI将放大模型存储在安装目录中的models/upscale_models目录中。从官方来源下载模型并正确放置以进行自动检测。

安装过程:

导航到您的ComfyUI模型目录:

cd ~/ComfyUI/models/upscale_models

下载Real-ESRGAN x4plus模型:

wget https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-general-x4v3.pth

根据需要下载其他模型:

wget https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth

ComfyUI在启动时自动检测此目录中的模型。添加新模型后重启ComfyUI。根据ComfyUI文档,模型检测在初始化期间发生,不重启无法刷新。

对于PMRF集成,安装ComfyUI PMRF节点:

cd ~/ComfyUI/custom_nodes

git clone https://github.com/city96/ComfyUI-PMRF.git

cd ComfyUI-PMRF

pip install -r requirements.txt

PMRF节点启用前沿快速放大工作流程。根据节点存储库的指示,单独下载PMRF模型权重并将其放置在指定目录中。

基本放大工作流程配置

创建简单的放大工作流程以测试模型性能并建立基线处理时间。

基本工作流程节点:

1. Load Image - 导入用于放大的源图像
2. Upscale Image (using Model) - 应用选定的放大模型
3. Save Image - 将结果导出到磁盘

按顺序连接节点。从Upscale Image节点的下拉列表中选择您的放大模型。对于生产工作流程,添加批处理功能。

优化的批处理:

添加Load Images(Batch)节点而不是单图像加载。此节点自动处理整个目录。配置输出命名以保持组织:

• 启用"Add image number to filename"以进行顺序编号
• 将输出路径设置为用于放大结果的单独目录
• 使用"Same as input"目录结构以保持组织

排队多个批次以最大化GPU利用率。ComfyUI按顺序处理排队的项目,无需手动干预即可保持GPU忙碌。

高级多阶段放大工作流程

高分辨率输出受益于多阶段放大,而不是单次大规模跳跃。这种方法提高了质量并更有效地管理显存。

两阶段8倍放大:

阶段1:Real-ESRGAN 4倍(512x512到2048x2048)

阶段2:Real-ESRGAN 2倍(2048x2048到4096x4096)

总时间约为9秒(6秒 + 3秒),但比尝试理论上的单通道8倍产生更好的结果。中间的2048x2048阶段允许在最终缩放之前进行质量改进。

混合质量工作流程:

阶段1:PMRF 2倍以提高速度(512x512到1024x1024) - 1.3秒

阶段2:SwinIR 2倍以提高质量(1024x1024到2048x2048) - 6.8秒

总共8.1秒产生接近SwinIR质量的结果,比完整的SwinIR 4倍处理更快。PMRF快速处理初始加倍,然后SwinIR在较小的2倍跳跃中细化细节。

ComfyUI基于节点的工作流程使这些多阶段方法易于配置和修改。尝试不同的组合以找到适合您特定内容类型的最佳速度-质量平衡。虽然这种灵活性提供了强大功能,但像Apatero.com这样的平台会根据您的内容特征自动优化这些多阶段工作流程。

TensorRT加速以获得最大速度

TensorRT优化将PyTorch模型转换为高度优化的推理引擎。根据NVIDIA文档,TensorRT可以将视觉模型的推理速度提高2-4倍。

安装ComfyUI TensorRT放大器节点:

cd ~/ComfyUI/custom_nodes

git clone https://github.com/yuvraj108c/ComfyUI-Upscaler-Tensorrt.git

cd ComfyUI-Upscaler-Tensorrt

pip install -r requirements.txt

TensorRT在使用前需要进行模型转换。这个一次性过程需要10-30分钟,但可提供永久的速度改进。

TensorRT性能提升:

TensorRT优化特别有利于大批量生产工作流程。处理1000张图像从1小时降至27分钟。对于每天处理数千张图像的工作室,TensorRT转换立即产生红利。

什么用例适合不同的放大模型?

将模型匹配到用例可最大化效率和结果质量。没有单一模型能够最佳地处理每个场景。

Real-ESRGAN用于一般生产工作

Real-ESRGAN作为大多数商业和业余应用的可靠主力军。其速度-质量平衡使其成为默认选择,除非特定要求需要替代方案。

理想的Real-ESRGAN应用:

• 电子商务产品摄影增强
• 社交媒体内容准备
• 数字艺术作品集展示
• 网页设计资产创建
• 按需打印商品准备
• 库存摄影放大
• 自动化内容生成流程

Real-ESRGAN可靠地处理各种内容类型。摄影图像、数字插图、混合媒体和渲染的3D图形都处理良好。该模型很少产生需要手动干预的意外伪影或故障。

对于每月处理数百或数千张图像的工作流程,Real-ESRGAN提供生产部署所需的可靠性。将其视为其他模型必须通过特定优势来证明其使用的基准线。

PMRF用于大批量快速处理

PMRF在处理速度决定业务可行性的场景中表现出色。新闻机构、内容聚合器和大批量出版平台受益于PMRF的极速。

PMRF最佳用例:

• 新闻文章图像增强用于网络出版
• 实时内容审核系统
• 社交媒体发布自动化
• 大型图像库的预览生成
• 移动应用图像处理
• 计算有限的边缘设备部署
• 降低GPU小时的成本敏感云处理

3.3GB显存要求使得能够在预算硬件或资源有限的无服务器函数上部署。单个RTX 3060可以轻松处理PMRF,而在处理SwinIR或大批量Real-ESRGAN处理时会遇到困难。

PMRF目前仅原生支持2倍放大。需要4倍结果的应用必须运行PMRF两次或使用替代模型。8.7/10的质量满足大多数网络出版和数字显示应用,其中完美保真度不如高速可接受质量重要。

SwinIR用于高级质量要求

当质量决定项目成功时,SwinIR证明其较慢的处理是合理的。美术、商业摄影和档案工作受益于SwinIR卓越的细节重建。

SwinIR高级应用:

• 博物馆档案数字化项目
• 需要最大保真度的商业印刷出版
• 美术复制和画廊印刷品
• 摄影比赛参赛作品
• 为付费客户提供的专业肖像增强
• 建筑可视化最终渲染
• 用于诊断的医学成像增强

SwinIR和Real-ESRGAN之间的质量差异在大显示尺寸或关键检查中变得明显。对于近距离观看的24x36英寸印刷品,SwinIR卓越的纹理保留和细节重建证明处理时间投资是合理的。

考虑混合工作流程,使用Real-ESRGAN进行预览和测试,然后使用SwinIR重新处理最终选定的图像。这种方法在创意工作期间快速迭代与最终交付品的质量最大化之间取得平衡。

专门模型用于利基应用

针对特定内容类型训练的特定领域模型在其专业领域优于通用模型。

AnimeSharp用于插图内容:

日本动画、漫画、漫画书和数字插图受益于AnimeSharp的专门训练。该模型比试图为平面色彩区域添加纹理的逼真模型更好地保留线条艺术完整性和赛璐珞着色。

AnimeSharp以5.9秒处理4倍放大,比一般Real-ESRGAN更快,同时为插图内容产生更好的结果。使用角色创建工作流程的数字艺术家特别受益于这种优化。

4x-UltraSharp用于技术内容:

带文本的截图、UI模型、技术图表和信息图表使用4x-UltraSharp更好地保持可读性。该模型强调边缘保留和对比度维护,使文本保持清晰。

UltraSharp以6.8秒处理,比Real-ESRGAN稍慢,但当文本清晰度决定可用性时值得权衡。文档截图、教程图像和教育内容特别受益。

Foolhardy Remacri用于游戏资产:

游戏开发人员生成纹理和环境资产欣赏Remacri的创意纹理合成。该模型添加逼真的表面细节,增强了超越严格真实感的感知质量。

Remacri处理时间为6.5秒,具有竞争力,同时提供专门的结果。结合游戏资产生成指南中的技术以获得完整的生产工作流程。

如何测量和比较放大质量?

客观质量测量结合数学指标和主观人类评估。理解这两种方法可帮助您选择符合质量标准的模型。

客观质量指标

PSNR(峰值信噪比):

PSNR测量放大输出与地面真实高分辨率参考之间的像素级准确性。更高的PSNR表示更接近的数学匹配。

• 优秀:35+ dB
• 良好:30-35 dB
• 可接受:25-30 dB
• 差:低于25 dB

SwinIR通常达到32-34 dB PSNR。Real-ESRGAN达到30-32 dB。PMRF得分为28-30 dB。然而,PSNR并不总是与感知质量相关。具有较低PSNR的图像有时看起来比得分较高的替代品更具视觉吸引力。

SSIM(结构相似性指数):

SSIM评估结构信息保留而不是像素完美匹配。分数范围从0到1,1表示完美的结构保留。

• 优秀:0.95-1.0
• 良好:0.90-0.95
• 可接受:0.85-0.90
• 差:低于0.85

SSIM通常比PSNR与人类感知的相关性更好。根据IEEE信号处理的研究,SSIM更好地预测主观质量评级。

LPIPS(学习感知图像补丁相似性):

LPIPS使用在人类感知判断上训练的深度神经网络。较低的LPIPS分数表示更好的感知相似性。

• 优秀:0.00-0.10
• 良好:0.10-0.20
• 可接受:0.20-0.30
• 差:高于0.30

现代研究倾向于LPIPS进行质量评估,因为它与人类偏好密切相关。SwinIR和Real-ESRGAN在LPIPS指标上都得分很好。

主观质量评估

人类评估对于实际质量评估仍然至关重要。创建覆盖各种内容类型的标准化测试图像。

测试图像类别:

1. 肖像 - 面部特征、皮肤纹理、头发细节
2. 风景 - 自然纹理、树叶、水、天空
3. 建筑 - 硬边缘、几何图案、文本
4. 纹理样本 - 织物、木纹、石头、金属
5. 混合内容 - 带文本的照片、技术图像

使用每个候选模型生成放大版本。以预期的最终尺寸和观看距离显示输出。对于印刷工作,创建实体印刷品而不是仅在屏幕上评估。与放大工作流程分析中的其他放大方法进行比较。

评估标准:

• 复杂区域的细节保留
• 伪影存在(光晕、振铃、平滑)
• 纹理自然性与过度锐化
• 色彩保真度维护
• 边缘清晰度而不刺眼

在各项标准上以1-10分制评分每个模型。根据您特定用例的重要性对标准进行加权。肖像摄影师优先考虑皮肤纹理。建筑摄影师强调边缘清晰度。

常见问题

哪个放大模型总体上提供最佳的速度-质量平衡?

Real-ESRGAN x4plus为大多数用户提供最佳的整体平衡,处理时间为6秒,质量评分为9.2/10。它可靠地处理各种内容,轻松集成到生产工作流程中,并在消费级硬件上舒适运行。除非您有极速(PMRF)或最大质量(SwinIR)的特定要求,否则Real-ESRGAN是最佳的默认选择。

我可以对同一图像的不同部分使用不同的放大模型吗?

可以,通过ComfyUI基于蒙版的工作流程,您可以对不同区域应用不同的放大模型。使用分割来隔离面部、背景或其他元素,然后使用专门的模型放大每个区域。面部可能使用专门的肖像模型,而背景使用更快的通用模型。这种混合方法优化了复杂图像的速度和质量。

TensorRT加速比标准放大快多少?

TensorRT通常为基于ESRGAN的模型提供2-4倍的速度改进。Real-ESRGAN从每张图像6秒降至约2.8秒。改进因模型架构和GPU代次而异。一次性转换过程需要10-30分钟,但提供永久的速度提升。对于每天处理数百张图像的大批量生产处理,TensorRT转换立即产生投资回报。

放大模型在照片和数字艺术上的效果一样好吗?

不一样,不同的内容类型受益于专门的模型。Real-ESRGAN通用模型出色地处理摄影内容。AnimeSharp和专门的动漫模型通过保留线条艺术和平面色彩区域在插图内容上表现更好。逼真模型通常会为插图内容添加不需要的纹理。将模型专长与您的内容类型匹配以获得最佳结果。

不同的放大模型需要什么显存要求?

PMRF仅需要3.3GB显存,可在RTX 3060或RX 6700 XT等预算GPU上运行。Real-ESRGAN需要6-7GB才能舒适运行。SwinIR需要9-12GB,具体取决于变体和批量大小。对于512x512图像的4倍放大,添加约2GB的安全边际。较大的源图像按比例扩展显存要求。显存不足会导致崩溃或强制较慢的CPU回退。

放大模型可以提高已压缩图像的质量吗?

可以,这代表Real-ESRGAN的特定设计目标之一。该模型在具有压缩伪影、模糊和噪声的降级图像上进行训练,学习在放大过程中逆转这些问题。结果取决于压缩严重程度。中度压缩的图像显著改善。具有极端块状或条带的严重压缩图像显示有限的改善。通过正确的源图像处理进行预防仍然优于放大修复。

如何高效地批处理数千张图像?

使用ComfyUI的批量加载节点并排队多个作业以最大化GPU利用率。以10-100批次处理图像,而不是单独处理,以分摊模型加载开销。考虑TensorRT加速以获得2倍的速度改进。实施目录监视和自动处理以实现连续操作。像Apatero.com这样的云平台提供管理的批处理基础设施,自动处理排队、扩展和错误恢复。

放大模型选择是否会显著影响图像生成工作流程速度?

是的,放大通常代表完整图像生成工作流程中最慢的阶段。生成512x512 SDXL图像需要8-12秒,然后放大到2048x2048根据模型选择再增加6-12秒。放大阶段决定了生产流程的整体吞吐量。优化放大比优化已经很快的生成阶段提供更大的性能改进。

我应该在生成期间放大还是作为单独的后处理步骤?

单独的后处理提供更多灵活性和更好的结果。以原生模型分辨率生成,然后放大最终输出。这种方法允许测试多个放大模型,使用不同设置重新处理选定的图像,并保持高质量的原生分辨率原件。在生成期间集成放大会将您锁定在单一方法中,并防止实验而不完全重新生成。

多次连续放大通道会产生什么质量损失?

每次放大通道都会引入小错误和伪影。两次2倍放大通道以实现4倍结果产生的质量略低于单次4倍放大。对于2阶段工作流程,退化仍然很小(约3-5%质量降低),但随着额外阶段而显著复合。避免超过两个连续放大通道。对于8倍结果,最多使用一次4倍通道后跟一次2倍通道。

为生产优化您的放大流程

您现在了解哪些放大模型为不同场景提供最佳速度和质量。实施成功需要系统的工作流程优化和测试。

首先在您的实际内容上使用Real-ESRGAN建立基线性能。测量处理时间,评估输出质量,并识别瓶颈。测试PMRF或SwinIR等替代模型,以确定权衡是否有利于您的特定用例。

实施批处理和队列管理以最大化GPU利用率。空闲GPU时间代表浪费的处理能力。ComfyUI的工作流程系统实现了复杂的自动化,无需手动干预即可保持硬件忙碌。

如果您定期处理大批量,请考虑TensorRT加速。初始转换投资通过2-4倍的速度改进立即产生红利。对于每月处理数千张图像的生产工作室,TensorRT转换变得至关重要而不是可选的。

通过自动化指标和定期人类评估持续监控质量。模型更新、工作流程更改和新技术需要在生产部署之前进行验证。虽然像Apatero.com这样的平台自动处理优化和质量保证,但理解这些原则可以为本地基础设施做出明智的技术决策。

放大领域继续通过新架构和训练技术发展。PMRF代表了前沿的基于流的方法。未来的发展将通过架构创新和训练方法进步进一步改善速度-质量权衡。

您的放大模型选择显著影响工作流程效率和输出质量。Real-ESRGAN为大多数应用提供可靠的性能。PMRF在批量处理主导要求时提供极速。SwinIR在视觉完美证明处理时间合理时最大化质量。将模型匹配到要求,而不是默认使用单一解决方案处理每个场景。