PixelKSampleUpscalerProvider

节点功能：一个专用图像放大器，旨在通过多步骤流程增强图像。它高效地将潜在空间与像素级数据相结合，利用 VAE（变分自编码器）的编码和解码来放大图像。对于需要对图像进行迭代增强和细节细化，并采用可控 k 采样的工作流程而言，该节点至关重要。

PixelKSampleUpscalerProvider - 节点参数说明

输入参数
model	主采样模型。
vae	解码器，用于将 latent 转换为图像。
positive	正向提示词条件。
negative	负向提示词条件。
upscale_model_opt	可选的深度学习上采样模型。
pk_hook_opt	可选的像素级 hook，用于局部控制。
scheduler_func_opt	可选调度器函数，控制 scheduler 行为的修改器。
输出参数
UPSCALER	构建好的上采样器，可传递给后续上采样执行节点。
控件参数
scale_method	上采样方法。 nearest-exact：最近邻精确插值，保留边缘清晰度。适合像素图或遮罩类图像。 bilinear：双线性插值，插值平滑。通用上采样，速度较快。 lanczos：高质量插值，适合精度要求高的图像。推荐用于写实图像放大。 area：平均区域插值，计算快但细节模糊。适合低资源快速预览。
seed	随机种子，控制图像随机性。
steps	采样步数。
cfg	提示词引导系数。
sampler_name	采样器名称。
scheduler	调度器名称。
denoise	去噪强度。
use_tiled_vae	是否启用 Tiled VAE 解码。enabled 为启用，disabled 为禁用。推荐开启以提升解码稳定性，尤其在高分辨率时。
tile_size	VAE 分块大小，单位为像素。默认 512。

工作原理是：首先将潜在表示转换为像素空间，执行放大操作，然后将像素转换回潜在空间。此过程可以精确控制图像分辨率和细节增强。如果存在放大模型，该节点可以使用基于模型的放大方法来提高性能。

这里降噪程度最好设置的小一点，不然图片容易走样。