ComfyUI-Element_TileEdit 是专门针对图像编辑模型设计的单图分块精修、局部改写、分块放大扩展，和TTP、Ultimate SD Upscale这类传统分块放大工具底层思路不一样：它把原图作为独立参考信号，不跟着denoise一起衰减，支持逐采样步控制参考强度，解决传统分块放大降噪值一高就人物漂移、结构崩坏的痛点。
- GitHub：https://github.com/supElement/ComfyUI-Element_TileEdit
支持模型清单
Qwen-Image 2.1 / Edit 2509 / 2511、FLUX.3 / FLUX.2 klein、Krea2（搭配identity_edit LoRA）、Moss + Moss-Image-Edit LoRA。
注意：SDXL、普通Flux T2I、Qwen-Image-2512这类不带原生参考能力的模型，插件会退化成普通tiled img2img，优势不再。
两大核心能力
- 分块放大，高降噪保一致性
传统img2img分块的denoise同时控制重绘和参考保留，降噪上限很低；本插件参考Latent独立注入，可以把denoise拉到0.7–1.0，细节由模型生成，身份、结构由分步参考锚定。搭配羽化融合+可选逐块色彩匹配、邻居上下文传递，消除接缝。
参考强度曲线推荐前高后低，turbo模型尽量不低于0.7，防止漂移。 - 手动分块局部编辑（Manual模式）
不用蒙版，直接框选独立图层，每个区块绑定专属提示词。比如只框选衬衫区域写提示词“改成蓝色衬衫”，其余区域自动划入Gap补块，只执行全局画质增强，不会被修改指令干扰。
操作快捷键：Ctrl+左键拖动创建分块；每个区块还能单独设置放大分辨率，重点区域给更高精度。
配套节点
- Element Tiled Upscale：一体化节点，切块→逐块参考重绘→频率分离融合，开箱即用
- Element Tile Split：纯几何分块，无模型依赖，用于自定义工作流
- Element Tile Encode：逐块编码Latent与条件，对接原生KSampler
- Element Tile Merge：分块结果融合，支持高频低频分离、色彩匹配
- Element Krea2 In-Context Patch：Krea2专属补丁，实现identity-edit上下文输入
- Element Strength Schedule：参考强度调度补丁，给原生KSampler分步控制参考权重
关键参数与模型推荐配置
| 模型 | 推荐denoise | 要点 |
|---|---|---|
| Qwen-Image 2.1 | 1.0 | 原生image_slots注入参考，一致性最好 |
| Qwen Edit 2509/2511 | 1.0 | 双通道参考，细节偏弱 |
| FLUX.2 klein base | 0.7–1.0 | 无vision通道，容易偏色，建议色彩校正 |
| Krea2 + identity_edit LoRA | 0.7–0.8 | 负面提示留空，对齐训练分布，CFG=1更稳 |
| FLUX.3 klein turbo | 0.7–0.8 | 细节弱，容易变形 |
| Moss-Image Edit | 0.7–1.0 | 语义偏弱，偏模糊，建议新版ComfyUI |
通用规则：编辑模型denoise推荐0.6–1.0；非编辑模型不建议超过0.5。
全局提示词（非手动分块模式）只写通用指令、光照色调，不要写局部物体名词。
已知局限
- 强依赖模型原生参考Latent能力，普通文生图模型收益有限
- 依靠模型内部接口反射识别，上游模型、ComfyUI版本改动容易静默报错
- 显存开销更高，每个分块独立编码参考；Krea2上下文模式token成本高，单块尺寸上限1408附近
- 超过identity-edit LoRA训练分辨率上限（约2MP）效果下降
安装方式
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone [https://github.com/supElement/ComfyUI-Element_TileEdit.git](https://github.com/supElement/ComfyUI-Element_TileEdit.git)
也可以直接在 ComfyUI Manager 搜索 ComfyUI-Element_TileEdit 一键安装，无额外依赖。
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