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RAUNet

RAUNet 210

该节点通过调整模型的内部参数，扩充模型原始生图的局限性，进而可以在单次文生图中完成大分辨率图像的生成，一般情况下，推荐使用默认参数。

节点中英文对比

按当前节点配置，分别展示中文与英文节点结构。

中文节点
RAUNet
  • 模型
  • 模型
    • du_start
    du_end
    xa_start
    xa_end
    英文节点
    RAUNet
  • model
  • model
    • du_start
    du_end
    xa_start
    xa_end

    参数说明

    依据当前节点关联的 `NodesItems` 数据展示输入、输出与控件说明。

    输入参数
    模型 model
    一个已有的、可 patch 的模型（如 BrushNet 输出）。
    输出参数
    模型 model
    应用了 RAUNet Patch 的新模型，可用于后续扩散推理。
    控件参数
    du_start du_start
    开始启用 Downsample 优化的步数。
    du_end du_end
    结束 Downsample 优化的步数。
    xa_start xa_start
    开始启用 Cross-Attention 缩放的步数。对 cross-attention 的输入张量进行下采样（avg_pool2d），让 attention 操作变得更快、处理更大区域。例：如果设置 xa_start=4，则第 0~3 步 attention 是原始分辨率，第 4 步起开始进行下采样。
    xa_end xa_end
    结束 Cross-Attention 缩放的步数。停止缩放 cross-attention，attention 重新回到原始尺寸处理，有利于图像细节逐步恢复。

    详细说明

    结合节点用途、参数和调用方式，给出更完整的说明内容。

    暂无节点说明

    同类节点导航

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