<aside> 💡 特点：开源，通过节点 GUI 定义了易用、高定制化、高自由度的工作流。

</aside>

前往 GitHub 下载：

• https://github.com/chaiNNer-org/chaiNNer
  • 软件本体： ‣
• https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
  • 针对动漫的模型：https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth
  • 针对普通图片的模型：‣
  • 更多缩放模型：https://upscale.wiki/wiki/Model_Database

配置

1. 安装 chaiNNer，并在右上角 Dependency Manager 安装 PyTorch；

   

2. 然后就可以根据实际需要灵活配置流程节点了，以下是一些节点示例：

   1. 通常基本的工作流需要一个 image 输入节点、一个处理节点（如 upscale）、一个模型选择节点连接到处理节点上、一个输出保存节点；

      

      一个更开箱即用的节点组：自动将生成的图片添加后缀、并放于同目录；

      

   2. 一个将 1080p 视频缩放为 4k 视频的节点组示例：引入的 Video Frame Iterator 节点组内，会将输入的视频循环拆成单帧，每帧做处理后指定输出方式即可；

      

      （这样做的运行效率非常低，适用于有自定义需求的专业场景，多数情况下推荐使用 Topaz AI 完成视频 upscale）

3. 运行流程，enjoy；