高清修复需精准设置三大参数：降噪值（人像0.22–0.30）、controlnet权重（0.75–0.85）、适配unet模型（如flux系列），并以png格式导出。
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你想把一张模糊的AI生成图或低分辨率实拍图变得清晰锐利，但调了几次参数后不是细节糊成一片，就是五官错位、衣服变形，根本不敢再点“生成”按钮。这其实不是模型不行，而是高清修复参数没踩准关键阈值——降噪值卡在0.25上下、ControlNet权重必须压到0.8以下、UNet模型必须匹配图像类型，三者缺一不可。
定位并设置核心降噪值（Denoise）
降噪值决定AI敢不敢动原图——数值越低，越像“修图”，数值越高，越像“重画”。人像类图片一旦超过0.35，耳朵、手指、发丝就容易崩坏；风景图超0.4，建筑边缘会发虚、树叶变糊团。
第一步：在ComfyUI节点界面找到标有“KSampler”或“基础调度器”的矩形节点。
第二步：展开该节点参数面板，定位名为“Denoise”的滑块或输入框。
第三步：根据图像类型填入对应数值：【人像类务必设为0.22–0.30】，复杂场景图可设0.28–0.35，纯纹理图（如木纹、布料特写）可尝试0.33–0.38，但绝不填0.4及以上。
第四步：若生成结果出现明显结构偏移（比如鼻子歪斜、肩膀高低不一），立即回调至0.22并重新运行——这个值是人像修复的安全红线。
启用ControlNet结构约束（仅限带ControlNet的工作流）
没有结构锚点的高清修复，就像蒙眼修钟表——零件越精细，越容易装错位置。ControlNet就是那个给你画好齿轮咬合线的图纸。
方法一：在节点区右键空白处→选择“添加节点”→搜索“ControlNetApply”→拖入画布→连接至KSampler的“positive”输入端。
方法二：直接查找已预置的ControlNet节点组，常见命名有“openpose_full”（人体姿态）、“canny”（硬边轮廓）、“depth”（空间层次）。确认其“Control Weight”参数处于可编辑状态。
将Control Weight设为0.75–0.85，【超过0.9会导致动作僵硬、边缘锯齿化】；低于0.65则约束力不足，修复后仍可能轻微扭曲。
注意：如果工作流未内置ControlNet节点，强行添加会导致流程报错，此时应换用“SUPIR超级高清放大修复”等原生支持结构控制的工作流。
切换适配型UNet模型（提升细节还原力）
同一张图用不同UNet模型跑，皮肤质感、织物反光、金属接缝的呈现差异极大。默认模型适合通用场景，但对高精度修复常显乏力。
在节点界面右上方查找“UNET加载器”节点，点击其下拉菜单。
人像图优先选“Flux-Realistic-V2”或“NanoBanana-Pro-Face”；动漫图选“AnimeDiffusion-UNet”；写实静物/建筑图选“RealisticVision-UNet-V6”。
切记：所有可选模型必须标注“F.1”或“Flux”前缀，【其他系列模型（如SDXL-base、SD1.5-turbo）在此场景下会大幅降低边缘锐度】。
更换后无需重启，直接点击运行按钮即可生效。
导出无损高清图
修复完成却保存成JPG，等于把刚修好的4K屏接上VGA线——所有细节都在压缩中被抹平。
在右下角“保存图像”节点上悬停鼠标，单击右键→选择“保存图像”→文件类型下拉框中【必须选PNG】。
确认保存路径无中文、无空格、无特殊符号，例如D:\liblib\output\girl_001.png。
点击保存，等待进度条走完，关闭浏览器标签页。
