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PiD（Pixel Diffusion Decoder） 只需 4 步蒸馏的像素空间采样，即可把扩散模型的 latent 转换为 4 倍超分辨率图像，无需单独的 VAE 解码。本工作流演示如何使用 PiD 将 Z-Image-Turbo 的 latent 从 1024px 放大到 4096px。 相关链接： PiD 潜空间放大工作流
请确保你的 ComfyUI 已经更新。本指南里的工作流可以在工作流模板中找到。如果找不到，可能是 ComfyUI 没有更新。如果加载工作流时有节点缺失，可能原因有：
  1. 你用的不是最新版（每夜版）。
  2. 启动时有些节点导入失败。

下载工作流

下载 JSON，或在模板库中搜索 “Image Upscale: PiD Latent Decode”

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PiD 的工作原理

PiD 根据上游模型的 VAE / latent 空间（编码器一侧）来匹配 checkpoint，而不只是看扩散模型的名称。你需要选择与初始生成所用模型的 latent 空间相对应的 PiD checkpoint。 本工作流使用 Z-Image-Turbo（1024px latent 输出 4096px），它与 Flux.1 共用 16 通道 VAE。

了解子图

本工作流使用子图节点进行模块化处理。查看子图文档，了解如何自定义和扩展工作流。

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可用的 PiD checkpoint

所有 checkpoint 均从 Comfy-Org/PixelDiT 下载到 models/diffusion_models/。

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子图设置

在 Latent Upscale Decode (PiD) 子图上配置以下参数：

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运行步骤

  1. 生成 latent。使用文生图工作流（如 Z-Image-Turbo）生成 latent 图像。
  2. 连接 PiD。将 latent 输入 Latent Upscale Decode (PiD) 子图节点。
  3. 选择 checkpoint。选择与上游模型 VAE latent 空间匹配的 PiD checkpoint。
  4. 设置输出尺寸。将 PiD 输出尺寸设为输入 latent 分辨率的 4 倍。
  5. 运行。子图会在一次 4 步过程中完成解码和放大。

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模型下载

PiD 属于 PixelDiT 模型系列。本工作流还需要 Z-Image-Turbo 模型进行初始生成。

PiD Flux.1 1024 to 4096

pid_flux1_1024_to_4096_4step_bf16.safetensors：适用于 Flux.1 / Z-Image latent 空间的 PiD checkpoint

Z-Image-Turbo diffusion

z_image_turbo_bf16.safetensors：在 PiD 放大之前用于初始生成

文本编码器（Z-Image）

qwen_3_4b.safetensors：Z-Image-Turbo 的文本编码器

VAE (Z-Image)

ae.safetensors：Z-Image-Turbo 的 VAE

文本编码器（PiD）

gemma_2_2b_it_elm_fp8_scaled.safetensors：PiD 子图中 CLIPLoader 使用的文本编码器（type: pixeldit）
PiD 使用内置的 pixel_space VAE，PiD 本身不需要单独的 VAE 文件。

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模型存放位置

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示例输出

PiD 示例输出