1. 在潜空间放大，三种方法：NNLatentUpscale、Upscale Latent、Upscale Latent，其中只有NNLatentUpscale自带模型优化，其他两种需要KSample重新绘画，NNLatentUpscale后也可以接KSmaple。

2. 像素空间放大，同理；一般放大后 最好接入KSample 第噪声绘制。

3. 可以考虑使用tile controlnet，初始化一个高像素的latent，不需要接入放大模块 也可以有很好的细节。

4. 对局部进行修改， 实际测试效果不错。
   
   换头发颜色
   

5. 实现对图像微调的集中方法
   1）添加低权重提示词
   2）使用提示词分割，contact连接，后面加入settimestap 调节
   3）两个KSample 第二个选择不收敛的调度器
   4）inject noise 设计 噪声调节系统

5. 化简第4部，KSample Noise 集合节点

6. conditioning concat、combin、avg 的区别

concat prompt 拆成两个向量，最终合并成一个noise
combin，生成两个noise 然后再合并
avg 直接在 token层 平均叠加，生成一个noise

7. Conditioning set area 精准控制图像生成的位置

8. Conditionsetareastren 控制prompt权重

9. 精准位置控制 还有 gligen

10. 在潜空间内 局部重绘
    修改嘴唇

11. 局部重绘的其他方式

Inpaint Model Conditioning

11. 填充图像，让图像移动