SesquiLSR

在潜在空间直接放大图像,最高2倍,兼容主流模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 7 🐛 待处理 3 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 116
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,免费使用,无付费版本。

项目预览

SesquiLSR 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队LoganBooker
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,免费使用,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型comfyui,latent-diffusion,latent-space,stable-diffusion,super-resolution,upscaler,upscaling
GitHub 星标★ 116
上线时间2026-06-10 00:00:00
代码更新2026-10-05
仓库体积88.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

SesquiLSR 是一个面向 Stable Diffusion XL、Flux、Flux2 及 Wan 2.1/Anima/Qwen Image 等模型的任意尺度潜在空间超分辨率放大工具。它解决的是传统图像放大在生成模型中容易产生细节失真或与模型不兼容的问题,通过在潜在空间(latent space)直接进行放大,支持最高 2.0 倍的分数倍率(如 1.5x),从而更灵活地控制输出分辨率。项目提供了预训练权重和 ComfyUI 节点,方便集成到现有工作流中,让用户无需额外训练即可提升生成图像的分辨率和清晰度。其核心能力在于跨模型兼容性和对潜在表示的高效处理,为 AI 绘画用户提供了一种轻量级的放大方案。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 116

核心亮点

  • 支持SDXL、Flux、Flux2、Wan等主流模型的潜在空间放大,兼容性强
  • 提供ComfyUI节点,可无缝接入现有AI绘画工作流
  • 支持分数倍率(如1.5x),分辨率控制更灵活

不足之处

  • 项目处于早期阶段,星标数较少,社区生态和文档可能不完善
  • 仅支持最高2.0倍放大,高倍率场景需多次处理

适用场景

  • 在ComfyUI中提升生成图像的细节和清晰度
  • 需要将低分辨率AI生成图放大到特定尺寸(如1.5x)的场景
  • 批量处理图像时,希望保持模型风格一致性的放大需求

替代项目

ESRGAN、Real-ESRGAN、SwinIR

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