要用liblibai将图片放大为壁纸级清晰度，必须通过comfyui工作流实现：登录后搜索“flux完美高清放大v2”等工作流，点击【在comfyui中运行】，确认版本为v1.12+；上传图至“load image”节点；设denoise值为人像0.23–0.3、复杂场景0.25–0.35；启用controlnet（强度0.4–0.6）；推荐切换为flux.1-dev-fp8等unet模型；最后点击【queue prompt】生成并保存png。
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你想把一张AI生成图或手机拍的照片放大到壁纸级清晰度，但直接拉伸只会糊成马赛克，必须用LiblibAI内置的ComfyUI工作流走真实放大路径。
进入并加载高清放大工作流
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。
【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：降噪强度（Denoise）
这一步直接决定AI敢不敢动你的原图——设太高，人脸五官可能移位；设太低，放大后还是糊。它不是越精细越好，而是要卡在“保留结构+补充纹理”的临界点。
第一步：找到名为“KSampler”或“基础调度器”的节点，通常位于图中央偏下位置。
第二步：在其参数面板里，定位“Denoise”滑块或输入框。
第三步：按图类型填值——人像类填【0.23–0.3】；复杂场景填0.25–0.35；若原图严重模糊或带马赛克，可填0.4–0.45，但必须同步加强提示词约束力，否则五官易错位。
ControlNet这一步不能跳过，【Denoise值低于0.2会导致细节几乎无提升，高于0.5则极易偏离原始构图】。
启用增强模块（可选但推荐）
方法一：切换UNet模型
在节点界面右上方找到“UNET加载器”节点→点击下拉菜单→选择基础算法为F.1系列的模型（如Flux.1-dev-fp8或Flux.1-schnell-fp16），写实人像优先选前者。
方法二：开启ControlNet结构保真
查找标有“ControlNet Apply”或“Apply ControlNet”的节点→将“control strength”设为0.4–0.6，数值越高越能锁住原始结构，但超过0.7可能抑制细节自然生长。
执行并保存高清结果
检查所有节点连线是否完整，尤其确认“Load Image”输出箭头已连入“KSampler”输入端。
点击界面右上角绿色【Queue Prompt】按钮启动流程。
等待右下角历史记录区出现缩略图→将鼠标悬停其上→右键→选择“Save Image”→保存为无水印PNG文件。
