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• 创建日期 2026年4月29日
• 最后更新 2026年9月20日

F.1文生图放大+反推中文输入（在线4.1）

F.1文生图放大+反推中文输入（在线4.1）：基于 FLUX、SDXL 搭建的高清放大方案，节点规模 55 个、连线 66 条。工作流主路径为 ShowText|pysssss ×5、LoraLoaderModelOnly ×4、CLIPTextEncodeFlux ×4，配合 输出图像；节点已按执行顺序排布，便于二次修改。主模型 sam_vit_b_01ec64.pth。下载后直接导入即可使用，建议显存 12GB 起（建议 16GB 以上）。

• 主模型：sam_vit_b_01ec64.pth
• 核心节点：ShowText|pysssss ×5、LoraLoaderModelOnly ×4、CLIPTextEncodeFlux ×4
• 输出形式：输出图像
• 规模：55 节点 / 66 连线
• 建议显存：12GB 起（建议 16GB 以上）
• 适用场景：2K/4K/8K 无损放大、细节重绘与纹理修复，救回模糊与 AI 感素材。

资源头图

工作流节点图

图较大可横向滚动；点击图片查看高清矢量原图（浏览器中可自由缩放）。

使用说明

下载工作流文件后在 ComfyUI 中直接拖入画布（或菜单 Load 导入）即可运行；缺失的自定义节点用 ComfyUI Manager 一键安装，模型按文件名放入对应的 models 目录。

源码预览

{
    "last_node_id": 384,
    "last_link_id": 690,
    "nodes": [
        {
            "id": 107,
            "type": "UpscaleModelLoader",
            "pos": [
                -634.6602783203125,
                112.61781311035156
            ],
            "size": [
                268.8681945800781,
                58
            ],
            "flags": {
                "pinned": true
            },
            "order": 0,
            "mode": 0,
            "inputs": [],
            "outputs": [
                {
                    "name": "UPSCALE_MODEL",
                    "type": "UPSCALE_MODEL",
                    "links": [
                        402
                    ],
                    "slot_index": 0,
                    "shape": 3,
                    "label": "放大模型"
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "UpscaleModelLoader"
            },
            "widgets_values": [
                "4x_NMKD-Siax_200k"
            ],
            "_widget_cache_map": []
        },
        {
            "id": 138,
            "type": "FaceDetailer",
            "pos": [
                -320.58343505859375,
                349.3699951171875
            ],
            "size": [
                279.60577392578125,
                900.0000610351562
            ],
            "flags": {
                "pinned": true
            },
            "order": 53,
            "mode": 4,
            "inputs": [
                {
                    "name": "image",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": 397,
                    "slot_index": 0,
                    "label": "图像"
                },
                {
                    "name": "model",
                    "type": "MODEL",
                    "link": 412,
                    "slot_index": 1,
                    "label": "模型"
                },
                {
                    "name": "clip",
                    "type": "CLIP",
                    "slot_index": 2,
                    "label": "CLIP"
                },
                {
                    "name": "vae",
                    "type": "VAE",
                    "slot_index": 3,
                    "label": "VAE"
                },
                {
                    "name": "positive",
                    "type": "CONDITIONING",
                    "link": null,
                    "slot_index": 4,
                    "label": "正面条件"
                },
                {
                    "name": "negative",
                    "type": "CONDITIONING",
                    "link": 661,
                    "slot_index": 5,
                    "label": "负面条件"
                },
                {
                    "name": "bbox_detector",
                    "type": "BBOX_DETECTOR",
                    "link": 210,
                    "slot_index": 6,
                    "label": "BBox检测"
                },
                {
                    "name": "sam_model_opt",
                    "type": "SAM_MODEL",
                    "link": 211,
                    "slot_index": 7,
                    "label": "SAM模型",
                    "shape": 7
                },
                {
                    "name": "segm_detector_opt",
                    "type": "SEGM_DETECTOR",
                    "link": 212,
                    "slot_index": 8,
                    "label": "Segm检测",
                    "shape": 7
                },
                {
                    "name": "detailer_hook",
                    "type": "DETAILER_HOOK",
                    "label": "细化约束",
                    "shape": 7
                },
                {
                    "name": "scheduler_func_opt",
                    "type": "SCHE
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