LiblibAI通过ComfyUI工作流实现AI无损放大：需选用“Flux完美高清放大V2”等指定工作流，在ComfyUI中上传PNG/JPEG原图，合理设置Denoise值（人像0.22–0.28、风景0.25–0.32），可选启用F.1系列UNet模型，最后导出无水印高清PNG。
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当你有一张AI生成的图或手机拍的小图，想放大到4K壁纸尺寸却怕糊成马赛克、细节崩坏、边缘锯齿，就得用LiblibAI的无损放大能力——它不是简单拉伸，而是靠AI重建像素结构，让放大后的图依然清晰锐利。
定位并运行高清修复工作流
无损放大必须走ComfyUI工作流路径，静态网页工具页不支持模型推理与节点参数调节，直接点“图片编辑→高清放大”只会跳转失败。
在LiblibAI官网首页搜索栏输入“Flux完美高清放大V2”或“SUPIR超级高清放大修复”，选中带“在线运行”标识的工作流卡片。
点击右上角【在ComfyUI中运行】蓝色按钮，页面跳转后等待节点图加载完成，确认左上角显示“ComfyUI v1.0+”字样，代表环境已就绪。
上传原图并确认加载节点位置
找到标有“加载图像”或“Load Image”的矩形节点，它通常位于画布左上方，是整个流程的唯一图像入口。
点击该节点内部的“choose file to upload”按钮，从本地选取PNG或高质量JPEG源图——【务必避开WebP、BMP及超大尺寸图（＞2048×2048）】，否则易触发内存溢出报错导致流程中断。
上传成功后，节点右下角会出现缩略图预览，若显示空白或报错“Failed to load image”，说明格式不兼容或文件损坏，需换图重试。
设置关键参数：降噪值（Denoise）
这一步决定放大是否“无损”：数值太低，AI不敢动像素，放大后仍是模糊；太高则重绘过猛，五官变形、纹理失真。
第一步：定位“基础调度器”或“KSampler”节点，它通常呈绿色或橙色，图标为齿轮或播放键。
第二步：在参数面板中找到“Denoise”滑块或输入框，默认值多为0.35～0.5。
第三步：按图类型设定：人像类设0.22–0.28，保留五官结构；风景/建筑类设0.25–0.32，兼顾边缘锐度与纹理自然度；若首次运行后发虚，回调至0.2再试一次。
启用UNet模型增强（可选但推荐）
方法一：在节点画布右上方找到“UNET加载器”节点，点击下拉菜单，选择标注为F.1系列的模型，如“flux-dev-f1-base”或“sdxl-unet-f1-refiner”。
方法二：若工作流自带“FLUX调度器”，展开其子项，将Stage 1设为0.15（保结构）、Stage 2设为0.25（提纹理）、Stage 3设为0.3（调光影），三阶段协同比单值更稳。
注意：切换模型后需重新点击“运行”，否则仍调用默认轻量模型，放大效果无提升。
导出无水印高清图
点击界面右上角绿色“Queue Prompt”按钮启动流程，等待进度条走完（通常30–90秒）。
生成图出现在右下角“保存图像”节点输出端，鼠标悬停→右键→选择“Save Image”，浏览器自动下载PNG文件。
检查下载图：用看图软件放大至200%，确认发丝、砖纹、文字边缘无毛刺、无色块、无伪影，即为无损放大成功。
