4x Ultimate 无损放大修复
四倍放大 + 细节重建,把 512 小图修复成 2048 印刷级成品。
ComfyStudio 官方
11 天前发布
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工作流说明
UpscaleModelLoader 加载 4x-UltraSharp 模型完成第一轮放大。
随后进入 img2img 精修链路,denoise 0.35 在保留原构图的同时重建皮肤与织物细节。
最终 ImageScale 输出 2048x2048 lanczos 重采样结果。
适合老图翻新、AI 出图放大与印刷物料准备。
使用说明
Markdown快速开始
- 下载工作流 JSON,直接拖入 ComfyUI 画布即可还原全部节点与连线。
- 安装以下依赖,然后重启 ComfyUI:
ComfyUI (core nodes)
- 在模型加载节点选择本地权重,点击 Queue Prompt 开始出图。
环境要求
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| ComfyUI | v0.2.0+ |
| 工作流版本 | v4.0.1 |
| 显存 | ≥ 8GB,分块放大更稳 |
| 依赖插件 | 1 个 |
提示词模板
正向提示词
ultra detailed, sharp focus, restored photograph, high resolution master
负向提示词
oversharpened, halos, plastic skin, upscaling artifacts
节点链路
LoadImage → UpscaleModelLoader → ImageUpscaleWithModel → CheckpointLoaderSimple → VAEEncode → CLIPTextEncode → CLIPTextEncode → KSampler → VAEDecode → ImageScale → SaveImage
参数建议
- denoise 0.3 ~ 0.4:过高会改变原构图,过低则修不掉噪点。
- 放大倍数 分两轮 2x 比一次 4x 更稳,显存占用也更低。
- 重采样 输出统一用 lanczos,印刷物料再单独锐化。
常见问题
- 提示找不到节点:依赖插件未安装或安装后没有重启,用 ComfyUI Manager 搜索节点名重新安装。
- 显存不足 (OOM):把分辨率下调一档,或改用 fp8 量化权重;放大链路可分块处理。
- 出图与示例差距大:确认模型、VAE 与提示词三者一致,采样器与步数按上表设置。
节点依赖
导入前请先安装以下插件- ComfyUI (core nodes)