LiblibAI手部修复教程：精准还原技巧
使用LiblibAI进行手部修复需在ComfyUI中运行工作流，上传图片后先检查蒙版识别效果，若自动识别失败则手动绘制遮罩覆盖手部轮廓。调节KSampler的Denoise值至0 4-0 6，确保UNet加载器正确，最后执行队列生成修复图。
选择与执行FLUX.1手部修复工作流
首先，访问LiblibAI官网并登录你的账号。接着，在首页搜索框中输入关键词“FLUX.1手指手部超强修复工作流”或“HandRefiner修复”，从搜索结果中点击对应的工作流卡片。然后，在工作流详情页右上角，单击【在ComfyUI中运行】按钮，系统将自动跳转至节点编辑界面。
需要特别注意的是：务必通过“在ComfyUI中运行”入口进入，如果仅使用静态网页工具页面，将无法调用ControlNet和手部识别模块，导致修复彻底失败。
上传原图并验证蒙版识别效果
找到标记为“Load Image”的图像加载节点，单击“choose file to upload”，从本地选择一张需要修复的图片（支持PNG或JPEG格式，推荐尺寸不超过1024×1024像素）。
上传完成后，立即查看“Preview Mask”或“蒙版预览”节点的输出结果——如果预览中手部未被绿色或白色区域覆盖，说明模型未能正确识别出手部，此时切勿继续执行，应考虑改用Kontext+Lora类工作流，或采用手动绘制遮罩的方式。这一环节是流程中最关键的判断点，若忽略此步骤，修复效果将完全偏离目标区域。
手动绘制遮罩（自动识别失败时的补救方法）
当自动识别失败时，可通过以下两种方法手动补救。
方法一：启用遮罩编辑器。在节点界面中右键单击已加载的图片，选择“在遮罩编辑器中打开”，接着使用画笔工具将整只手（包括手腕连接处）完整涂满，完成后单击保存并关闭编辑器即可。
方法二：如果工作流内置了“Edit Mask”节点，直接双击该节点，将原图拖入其中，在弹出的窗口中涂抹手部区域，保存后节点将自动刷新遮罩数据。
这一步不可凭主观感觉绘制，遮罩的边缘必须覆盖所有手指尖端与手掌轮廓。若遗漏一根小指，都可能使生成的手指数目由五变成四。
调节关键参数并启动修复流程
定位至KSampler或基础调度器节点，将Denoise值设置在0.4至0.6之间：若人像手部仅为轻微变形，选择0.4即可；若存在严重错位或多指问题，可调整至0.55。请注意，数值过高（超过0.7）易引发手指结构崩溃，过低（低于0.3）则修复效果不彻底。
接下来检查UNet加载器节点，确认已选中FLUX.1或fill系列的大模型。若存在红色边框报错节点，则必须重新指定路径，否则流程将中断，无法输出结果。
最后，单击界面顶部的“队列”→“排队”按钮，等待进度条完成，右侧的“Sa ve Image”节点将自动生成修复完成的图片。
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