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• 文件大小 60739
• 文件计数 1
• 创建日期 2026年8月10日
• 最后更新 2026年9月20日

Supir+SDupscale细节高清放大4K丨在线生图

这是一份开箱即用的高清放大工作流（SUPIR），拖入 ComfyUI 即可运行，全图 43 节点 / 107 连线。核心流程 CM_IntToFloat ×2、CM_FloatBinaryOperation ×2、CM_FloatToInt ×2，输出图像，参数已调好，替换输入图即可复现效果。主模型 SUPIR-v0F_fp16.safetensors。下载后直接导入即可使用，建议显存 8GB 起。

• 主模型：SUPIR-v0F_fp16.safetensors
• 核心节点：CM_IntToFloat ×2、CM_FloatBinaryOperation ×2、CM_FloatToInt ×2
• 输出形式：输出图像
• 规模：43 节点 / 107 连线
• 建议显存：8GB 起
• 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

{
    "id": "b77d2acd-2166-4f34-b017-7d2f6ce0923e",
    "revision": 0,
    "last_node_id": 237,
    "last_link_id": 405,
    "nodes": [
        {
            "id": 90,
            "type": "SUPIR_encode",
            "pos": [
                934.5992431640625,
                904.7655639648438
            ],
            "size": [
                329.8326416015625,
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            ],
            "flags": [],
            "order": 22,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "label": "SUPIR_VAE",
                    "name": "SUPIR_VAE",
                    "type": "SUPIRVAE",
                    "link": 212
                },
                {
                    "label": "图像",
                    "name": "image",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": 136
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "label": "Latent",
                    "name": "latent",
                    "shape": 3,
                    "type": "LATENT",
                    "slot_index": 0,
                    "links": [
                        132
                    ]
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "SUPIR_encode"
            },
            "widgets_values": [
                true,
                512,
                "auto"
            ],
            "_widget_cache_map": []
        },
        {
            "id": 207,
            "type": "Anything Everywhere",
            "pos": [
                300,
                940
            ],
            "size": [
                140,
                66.91510009765625
            ],
            "flags": [],
            "order": 18,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "color_on": "#29699C",
                    "label": "输入",
                    "name": "INT",
                    "shape": 7,
                    "type": "*",
                    "link": 314
                }
            ],
            "outputs": [],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "Anything Everywhere",
                "group_restricted": 0,
                "color_restricted": 0
            },
            "widgets_values": [],
            "color": "#233",
            "bgcolor": "#355",
            "_widget_cache_map": []
        },
        {
            "id": 84,
            "type": "SUPIR_first_stage",
            "pos": [
                937,
                692
            ],
            "size": [
                330,
                170
            ],
            "flags": [],
            "order": 14,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "label": "SUPIR_VAE",
                    "name": "SUPIR_VAE",
                    "type": "SUPIRVAE",
                    "link": 214
                },
                {
                    "label": "图像",
                    "name": "image",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": null
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "label": "SUPIR_VAE",
                    "name": "SUPIR_VAE",
                    "shape": 3,
                    "type": "SUPIRVAE",
                    "links": null
                },
                {
                    "label": "图像",
                    "name": "denoised_image",
                    "shape": 3,
                    "type": "IMAGE",
                    "slot_index": 1,
                    "links": [
                        136
                    ]
                },
                {
                    "label": "Latent",
                    "name": "denoised_latents",

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