LiblibAI图片高清修复方法步骤
LiblibAI高清修复需通过ComfyUI工作流，如Flux完美高清放大V2或SUPIR超级高清放大修复。图片上传至LoadImage节点，调节KSampler降噪值（人像推荐0 22-0 30），启用CannyControlNet（权重0 85）或切换UNet模型，最后右键保存无水印PNG。注意参数微调，即可获得高清修复效果。
进入并运行高清修复工作流
高清修复功能不藏在首页按钮里，必须通过特定ComfyUI工作流触发，否则整个流程只是空跑。
打开LiblibAI官网→用账号完成登录→在首页搜索框输入“Flux完美高清放大V2”或“SUPIR超级高清放大修复”→点击对应工作流卡片右上角的【在ComfyUI中运行】蓝色按钮→等待页面跳转至节点编辑界面→确认左上角显示“ComfyUI v1.12+”字样。
如果仍停留在图生图页面或弹出“功能暂未开放”提示，说明未成功跳转，需要重新点击蓝色按钮。
上传图片并确认加载节点
图片必须进“Load Image”节点，进错地方等于白跑一趟。
方法一：在节点画布中定位标有“加载图像”或“Load Image”的矩形节点→点击其内部“choose file to upload”按钮→从本地选取PNG或高质量JPEG（尺寸≤2048×2048）。
方法二：按Ctrl+F（Windows）或Cmd+F（Mac）搜索关键词“image”，在结果中定位首个Input类型节点，其输入口必为图像入口。
绝不能把图拖进“CLIP文本编码器”或“正向提示词”框——那会让AI重画一张新图，而不是修复你手里的原图。
调节核心参数：降噪值（Denoise）
这是修复成败的临界点：数值太低，糊点还在；太高，五官移位、结构崩坏。
第一步：找到画布中名为“KSampler”或“基础调度器”的节点（通常带齿轮图标，位于中下区域）。
第二步：展开该节点参数面板，定位“Denoise”输入框。
第三步：按图设值——人像类填0.22–0.30；静物/建筑/产品图填0.25–0.35；若原图已有明显马赛克，先试0.18，再逐步上调。
第四步：改完后点击滑块外任意空白处，确保数值被实时写入——部分节点不回车不生效。
启用结构保真增强模块
只调Denoise不够，必须叠加结构引导，否则AI会“脑补”出错误纹理。
方法一：启用Canny ControlNet
在节点区查找“ControlNetApply”节点→将其Preprocessor设为canny→Weight设为0.85→Start at设为0.2，End at设为0.8。
方法二：切换UNet模型
点击“UNET加载器”下拉菜单→选择“SUPIR-F”或“Flux.1-dev”模型→NanoBanana Pro虽细节强，但缺乏结构锚点，不适合修复场景。
运行并导出无水印PNG
点击画布右上角的“Queue Prompt”按钮启动流程→等待右下角历史记录出现缩略图→鼠标右键缩略图→选择“Sa ve Image”→保存为PNG格式。
导出时务必避开平台默认的“下载带水印图”按钮，右键保存才是无水印原始输出。
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