可利用AI Upscale插件选区修复Figma中图片局部模糊区域。具体步骤包括：一、安装启用插件并授权；二、在位图图层上创建精确选区并勾选局部应用；三、设缩放倍数为2x、模型为Detail Preserving后执行上采样；四、选区失败时可用Let’s Enhance离线增强后蒙版贴回；五、Photo Enhancer支持多轮分步迭代修复。
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如果您在Figma中编辑设计稿时，发现某张图片的局部区域（如人物面部、文字标识或产品细节）模糊不清，而整体替换又会破坏图层结构与上下文关系，则可利用AI Upscale插件的选区修复能力进行精准增强。以下是实现该操作的具体步骤：
一、安装并启用AI Image Upscaler插件
该插件需先在Figma社区中获取并授权访问当前文件，确保其具备图像处理权限，并支持对图层选区执行独立AI推理。
1、在Figma编辑界面右上角点击“Plugins”按钮，选择“Browse plugins”。
2、在搜索框中输入AI image upscaler，找到官方认证版本并点击“Install”。
3、安装完成后点击“Run”，首次运行时授予插件读取当前画布及图层数据的权限。
二、创建精确选区并调用局部修复功能
Figma原生不支持像素级选区，因此需借助插件内置的矩形/自由选区工具，在目标图像图层上划定待增强区域，避免影响周边内容。
1、在画布中选中需修复的图片图层（确保为位图，非矢量图形或嵌入链接）。
2、再次运行AI image upscaler插件，在弹出面板中点击Select Area按钮。
3、使用鼠标拖拽绘制矩形选区，或按住Shift键切换为自由形状模式，圈定模糊区域（如LOGO边缘、人脸眼部等关键部位）。
4、确认选区后，勾选Apply only to selection选项，防止全图重采样。
三、配置AI增强参数并执行局部上采样
插件将基于所选区域的原始像素信息，调用轻量化CNN模型进行纹理重建与超分辨率推理，输出仅覆盖选区的新像素块并自动合成。
1、在参数面板中将Scale Factor设为2x（推荐值，兼顾清晰度与边缘自然度）。
2、Model Type选择Detail Preserving（专为局部修复优化，抑制伪影生成）。
3、点击Upscale Selection按钮，等待进度条完成（通常耗时3–8秒，取决于区域大小与网络延迟）。
四、使用Let’s Enhance插件替代方案（无需选区依赖）
当目标区域边缘复杂或Figma图层嵌套过深导致选区识别失败时，可导出局部截图后交由Let’s Enhance进行离线增强，再以蒙版方式贴回原位。
1、使用Figma内置截图工具（Ctrl+Shift+P / Cmd+Shift+P），按住Alt键拖动截取模糊区域，保存为PNG。
2、访问letsenhance.io网站，上传截图，选择High Detail增强模式。
3、下载处理后的图像，在Figma中将其置顶于原图层上方，添加Layer Mask并用软边画笔擦除非目标区域。
五、通过Photo Enhancer插件实现多轮迭代修复
该插件支持叠加式增强逻辑，适用于需分阶段强化不同特征（如先提锐边缘、再增强对比、最后降噪）的高要求场景。
1、运行Photo Enhancer插件，选择当前图片图层。
2、在Enhancement Panel中依次启用Edge Sharpening、Local Contrast Boost、Noise Reduction (Low)三项。
3、每项启用后点击Apply to Selection Only，确保仅作用于已绘制的选区范围内。
4、重复调整参数并应用，直至局部纹理达到设计验收标准。
