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第三方插件 ComfyUI-BrushNet

RAUNet

该节点通过调整模型的内部参数，扩充模型原始生图的局限性，进而可以在单次文生图中完成大分辨率图像的生成，一般情况下，推荐使用默认参数。

RAUNet 2026-01-30 收录 379 次浏览

节点中英文对比

ComfyUI 结构对照

按当前节点配置，分别展示中文与英文节点结构。面板按 ComfyUI 实际界面还原： 左侧圆点是输入，右侧圆点与该行最右的名称为输出，下方胶囊是控件参数； 控件两端的三角表示可切换的选项。

中文节点 6 项
RAUNet
模型 模型
du_start —
du_end —
xa_start —
xa_end —
英文节点 6 项
RAUNet
model model
du_start —
du_end —
xa_start —
xa_end —
模型 条件 / 数值 Latent 其它类型 左圆点 = 输入，右圆点 = 输出 可切换选项 — 未设置默认值

面板用于对照参数位置与命名，不做交互；实际节点外观以 ComfyUI 内的主题为准。

参数说明

输入 1 · 输出 1 · 控件 4

依据当前节点关联的 NodesItems 数据，按输入、输出、控件三类分别列出名称与说明。

输入参数 1 项
模型 model
一个已有的、可 patch 的模型（如 BrushNet 输出）。
输出参数 1 项
模型 model
应用了 RAUNet Patch 的新模型，可用于后续扩散推理。
控件参数 4 项
du_start du_start
开始启用 Downsample 优化的步数。
du_end du_end
结束 Downsample 优化的步数。
xa_start xa_start
开始启用 Cross-Attention 缩放的步数。对 cross-attention 的输入张量进行下采样（avg_pool2d），让 attention 操作变得更快、处理更大区域。例：如果设置 xa_start=4，则第 0~3 步 attention 是原始分辨率，第 4 步起开始进行下采样。
xa_end xa_end
结束 Cross-Attention 缩放的步数。停止缩放 cross-attention，attention 重新回到原始尺寸处理，有利于图像细节逐步恢复。

节点详解

原理 · 用法 · 常见问题
暂无节点说明

常见问题

按节点参数整理
RAUNet是做什么的？
该节点通过调整模型的内部参数，扩充模型原始生图的局限性，进而可以在单次文生图中完成大分辨率图像的生成，一般情况下，推荐使用默认参数。
RAUNet有哪些输入参数？
共 1 个输入，包括 模型（model）。
RAUNet的输出是什么？
共 1 个输出：模型（model）。
RAUNet有哪些可调参数？
共 4 个控件参数，包括 du_start（du_start）、du_end（du_end）、xa_start（xa_start）、xa_end（xa_end）。
RAUNet属于哪个节点包？
属于「ComfyUI-BrushNet」，节点分类为「第三方插件」。

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