ComfyPilotComfyPilot
文档 / 节点说明 / 超分块HyperTile

超分块HyperTile

HyperTile 将分块(tiling)技术应用于扩散模型内部的注意力机制,以减少图像生成过程中的内存占用。

节点说明 HyperTile 更新于 2026-11-12

查看官方原文

超分块HyperTile - ComfyUI Built-in Node Documentation

HyperTile 将分块(tiling)技术应用于扩散模型内部的注意力机制,以减少图像生成过程中的内存占用。

HyperTile 将分块(tiling)技术应用于扩散模型内部的注意力机制,以减少图像生成过程中的内存占用。它把潜空间切分为更小的图块,分别对每个图块进行注意力计算,然后重新组合结果。这样便能够在不耗尽内存的情况下处理更大的图像尺寸。

输入

参数描述数据类型必填取值范围
模型要应用 HyperTile 优化的扩散模型MODEL是-
分块尺寸处理时使用的目标图块大小(默认值:256)。在内部,该值会被限制为最小 32,然后除以 8 以得到有效的图块大小。INT是1 - 2048
分割尺寸控制处理过程中图块的重排方式,以提升效率。数值越大,图块尺寸允许的变化范围越大(默认值:2)INT是1 - 128
最大深度应用分块的最大深度层级(分辨率尺度)。值为 0 时仅在最高分辨率下应用分块(默认值:0)INT是0 - 10
规模深度启用后,图块大小会在更深的深度层级上按比例缩放。这有助于在较低分辨率下保持质量(默认值:False)BOOLEAN是True / False

注意:tile_size、swap_size、max_depth 和 scale_depth 被标记为高级输入,因此只有在界面中启用高级选项时才会显示。

输出

输出名称描述数据类型
model已应用 HyperTile 优化后的模型MODEL
本文档由 AI 生成。如果您发现任何错误或有改进建议,欢迎贡献! 在 GitHub 上编辑

Source fingerprint (SHA-256): fb2fa29a403b6b7de7d5263240cc51a74126078457a3ff9ea63aeded45b9b74a