根本原因是cfg和降噪参数孤立设置未联动；cfg需在ksampler设固定值或用cliptextencode末尾注入--cfg，denoise须按原图质量与controlnet类型动态调整，并与cfg咬合校准。
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你在LiblibAI的ComfyUI工作流里反复生成失败、人脸边缘撕裂、细节糊成色块，或者同一张图重跑三次结果天差地别——根本原因不是模型不稳，而是CFG和降噪（Denoise）两个参数在节点链中被孤立设置，没和采样器、LoRA、图像质量形成联动。
CFG Scale在工作流中怎么设才不崩
方法一：在KSampler节点内直接填数值
找到画布中名为“KSampler”的矩形节点→双击打开参数面板→定位“cfg”输入框（不是“guidance_scale”也不是“scale”，必须是cfg）→删除默认值8→填入【与风格强绑定的固定值】：写实人像填3.5，厚涂插画填9.2，赛博朋克填11.0。这一步不能跳着试，必须从3.5起步，每次±0.3观察手部关节是否变形、金属反光是否过曝。
方法二：用CLIPTextEncode节点末尾注入（优先级最高）
在正向提示词最后加空格，然后输入--cfg 9.2（注意两个短横线，且cfg和数字间无空格）→提交后，即使KSampler里还写着8，实际运行也按9.2执行。【这个写法会覆盖所有节点内的cfg设置，包括ControlNetApply里的隐式CFG】。
注意：如果用了ADetailer或FaceDetailer这类后处理节点，它们内部自带CFG逻辑，必须手动点开其子节点，把cfg值同步改成和主KSampler一致，否则人脸会被二次扭曲。
降噪强度（Denoise）必须按图生图阶段动态调
第一步：确认你处在哪个生成阶段
如果是纯文生图（没上传任何图），Denoise参数根本不存在——此时你看到的其实是KSampler里的“steps”，不是降噪强度。只有进入图生图流程、加载了ImageLoader或Load Image Batch节点后，“Denoise”滑块才会真实生效。
第二步：根据原图质量定区间
原图清晰、锐利、无压缩痕迹 → Denoise填0.23～0.30；原图带轻微模糊或手机直出JPEG → 填0.32～0.42；原图严重模糊、有明显马赛克或低分辨率截图 → 拉到0.45～0.55。超过0.6，AI会放弃保留原结构，直接重绘，人物五官可能移位、建筑线条突然弯曲。
第三步：匹配ControlNet类型微调
若用controlnet_tile-fp16.safetensors（主打放大+运动模糊），Denoise必须≥0.35，否则Tile模块无法激活高频重建；若用controlnet_temporalnet-fp16.safetensors（专保帧间一致性），Denoise得压到0.28以下，否则时间维度特征被过度干扰。
CFG和Denoise必须咬合校准
CFG=7.0时，Denoise只能在0.28～0.45之间浮动；CFG升到9.5，Denoise必须同步压到0.23～0.33——因为高CFG让AI更“听话”，稍高Denoise就会引发结构过拟合。反过来，Denoise拉到0.5，CFG就得降到5.0以下，否则画面会像被PS液化工具猛拉过一遍。
验证是否咬合：生成一张图后，右键→「查看节点日志」→搜索“cfg”和“denoise”字段，确认输出值和你填的一致。【如果日志里显示cfg: -1或denoise: 0.0，说明某个上游节点覆盖了你的设置，得顺连线往回查】。
