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Agent Skill · 效率

comfyui-upscaler(comfyui 升级器)

comfyui-upscaler 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

comfyui-upscaler 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 15,997。

总安装 2,970周安装 119GitHub Stars 公开资料未说明下载 962核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:comfyui-upscaler(comfyui 升级器)
来源仓库:https://github.com/jmin1113/comfyui-upscaler
安装命令:
openclaw skills install comfyui-upscaler
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install comfyui-upscaler

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

comfyui-upscaler 实现 AI 图像三重放大,提升分辨率至 4K/8K 级别。适用于增强低清画作细节、修复模糊图片或准备高清展示素材。支持文生图与图生图两种模式,自动分阶段优化画质。处理大尺寸图像时可能消耗较多显存与时间,建议分批执行。输出结果受原始图像质量与放大倍数影响,存在失真风险。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install comfyui-upscaler;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

comfyui-upscaler 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install comfyui-upscaler。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

comfyui-upscaler 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

comfyui-upscaler 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

comfyui-upscaler 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

comfyui-upscaler 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,970 次,近一周安装 119 次,下载 962 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

comfyui-upscaler 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
comfyui-upscaler

comfyui 升级器 · 本页

2,970—只读MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
comfyui-upscaler
description
ComfyUI 多重扩散放大自动化工具。当用户想要放大 AI 生成的图片、处理高清图像、放大小图、提高图片分辨率时使用。支持文生图和图生图两种基础工作流,自动执行三重放大(潜空间放大→区块放大→模型放大)。使用场景包括:(1) 将低分辨率 AI 绘画放大到 4K/8K (2) 增强图片细节和清晰度 (3) ComfyUI 工作流自动搭建

ComfyUI 多重扩散放大 Skill

本 Skill 帮助你在 ComfyUI 中快速搭建并运行「三重超清放大」工作流。

工作流原理

三重放大 = 潜空间重采样 → 分区模型放大 → 全局锐化

步骤节点作用
1Latent Scale + K采样器在潜空间加噪声重采样,增加细节
2SD Upscale (分区放大)分块放大避免显存爆炸,局部增强
3Image Upscale with Model全局锐化,让模糊变清晰

快速开始

检查环境

cd ~/.openclaw/skills/comfyui-upscaler
python3 scripts/check_env.py

生成工作流

python3 scripts/generate_workflow.py \
  --base_model "your-sd-model.safetensors" \
  --upscale_model "4x-UltraSharp.pth" \
  --tile_size 1024 \
  --output "upscaled_workflow.json"

在 ComfyUI 中加载

  1. 打开 ComfyUI
  2. 点击 "Load" 加载生成的 upscaled_workflow.json
  3. 拖入你的低分辨率图片
  4. 点击 "Queue"

脚本说明

generate_workflow.py

生成可导入 ComfyUI 的工作流 JSON 文件。

参数:

  • --base_model: 基础模型路径(SD1.5/SDXL/Pony等)
  • --upscale_model: 放大模型(4x-UltraSharp 等)
  • --tile_size: 分块大小(默认1024,SDXL建议1024以上)
  • --scale: 放大倍数(默认2)
  • --denoise: 重采样去噪强度(默认0.35)
  • --output: 输出JSON路径

check_env.py

检查 ComfyUI 环境是否满足要求:

  • ComfyUI 是否安装
  • 必要的节点是否安装(LatentScale、SDUpscale等)
  • 放大模型是否存在

参考资料

平台分布

OpenClaw

73.29%
按下载量换算705

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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