liblibai图片模糊需启用comfyui高清修复工作流：登录后搜索“supir”或“flux”工作流并点击【在comfyui中运行】，上传图至“加载图像”节点，人像设denoise值0.22–0.30，启用canny controlnet（weight 0.85）及supir-f模型，导出无水印png。
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LiblibAI图片生成后模糊、纹理糊成一片、边缘发虚、皮肤细节缺失，问题往往出在高清修复未启用、降噪值错配或输出路径被水印干扰——这不是模型能力不足，而是关键控制信号没到位。
确认是否走对高清修复工作流
普通图生图或静态网页页无法调用结构重建能力，所有参数调节都无效。必须进入ComfyUI节点环境才能真正启动高清修复逻辑。
打开Liblib.ai官网→登录账号→在首页搜索栏输入“SUPIR超级高清放大修复”或“Flux完美高清放大V2”→点击结果卡片右上角【在ComfyUI中运行】→等待页面跳转至可视化节点编辑界面→确认左上角显示“ComfyUI v1.12+”字样。
【若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，需重新点击蓝色按钮】
上传图片到正确节点
图片必须进“Load Image”节点，进错地方等于白跑一趟。
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）。
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。
精准设置降噪值（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
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。
提示：若工作流自带“结构增强”子节点，请确保其开关为开启状态，该节点通常位于图像输入与KSampler之间。
导出前关闭水印并选对格式
点击右上角“保存图像”按钮→在弹出窗口中取消勾选“添加平台水印”选项→格式下拉菜单中选择PNG→点击“下载”。
JPEG会二次压缩损失细节，水印层会覆盖高频信息，两者叠加直接让修复成果打七折。
