图像工具

画布文件 · 共 55 条

本卷收录「图像工具」类 ComfyUI 官方工作流 55 个，按名称排序；每条依次给出说明、做法（所需模型、关键参数、下载）、官方教程链接和相关工作流，缺项不显示。

本卷通用出处（条目里不再重复）：数据源：Comfy 官方模板 · MIT

使用3D相机节点生成多个角度 #

图像工具 · 图片编辑 · ct-template_qwen_multiangle.app

人话定义

使用易于使用的3D相机角度节点，生成输入的相机角度变化。

做法

所需模型：Qwen-Image-Edit
模型文件：qwen_image_vae.safetensors、Qwen-Image-Edit-2511-Lightning-4steps-V1.0-bf16.safetensors、qwen_image_edit_2511_int8_convrot.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、qwen-image-edit-2511-multiple-angles-lora.safetensors
采样：步数 40 · CFG 3 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图像放大: Z-Image-Turbo 2K #

图像工具 · 图像放大 · ct-utility_z_image_turbo_2k_upscaler.app

人话定义

上传图片以使用Z-Image-Turbo模型将其放大至2K分辨率。

做法

所需模型：Z-Image-Turbo
模型文件：z_image_turbo_bf16.safetensors、qwen_3_4b.safetensors、ae.safetensors、RealESRGAN_x4plus.safetensors
采样：步数 5 · CFG 1 · 采样器 dpmpp_2m_sde · 调度 beta
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

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图生图·Banana 扩图重绘 #

图像工具 · 云端 API · ct-template_outpaint_to_any_aspect_ratio_nano_banana_pro

人话定义

上传您的图片，输入所需的长宽比以及图片在新长宽比合成中的位置（以百分比表示）。使用 Nano Banana Pro 生成图片的扩展版本以适应新的尺寸。

做法

所需模型：Nano Banana Pro
工作流规模：顶层节点 9 个、连线 10 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Depth 深度图预估 #

图像工具 · 控制网 (ControlNet) · ct-utility_depth_anything3_image_depth_estimation

人话定义

上传1张图像。使用Depth Anything 3生成深度图，并查看原始图像与深度输出的并排对比。适用于3D场景重建、AR/VR资产准备以及视觉特效深度通道。

做法

所需模型：Depth Anything v3
模型文件：depth_anything_3_mono_large.safetensors
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图生图·FLUX 图像重绘 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_flux_erase_image

人话定义

上传图片并在要移除的对象上绘制遮罩。该工作流会擦除遮罩区域并重建背景。

做法

所需模型：Flux
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

图生图·FLUX 图像重绘 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_bfl_flux1_expand_image

人话定义

上传图像以使用 Flux.1 扩展其画布。生成带有扩展内容的向外绘制图像。

做法

所需模型：Flux、Flux.1
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Qwen 图像重绘 #

图像工具 · 图层分解 · ct-image_qwen_image_layered_control

人话定义

描述并提取图像元素。

做法

所需模型：Qwen-Image-Layered
模型文件：qwen_image_layered_control_bf16.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、qwen_image_layered_vae.safetensors
采样：步数 20 · CFG 2.5 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：640×640
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

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图生图·Qwen 图像重绘 #

图像工具 · 图层分解 · ct-image_qwen_image_layered

人话定义

将图像分解为可编辑的RGBA图层，以便使用Qwen千问-图像分层进行高保真度的重新着色、替换、调整大小和重新定位工作流。

做法

所需模型：Qwen-Image-Layered
模型文件：qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、qwen_image_layered_vae.safetensors、qwen_image_layered_bf16.safetensors
采样：步数 20 · CFG 2.5 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：640×640
工作流规模：顶层节点 9 个、连线 6 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·SD 姿态提取 #

图像工具 · 姿态图 · ct-utility_sdpose_ood_image_to_pose

人话定义

上传图片以提取姿态关键点，并使用SDPose-OOD模型生成对应的姿态图。

做法

所需模型：SDPose-OOD
模型文件：sdpose_wholebody_fp16.safetensors
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·SD 姿态提取 #

图像工具 · 姿态图 · ct-utility_sdpose_multi_person

人话定义

上传图像以检测人体姿态。支持检测单个人物以及同一场景中的多个人物。

做法

所需模型：SDPose-OOD
模型文件：sdpose_wholebody_fp16.safetensors、rt_detr_v4-x-hgnet_fp16.safetensors
工作流规模：顶层节点 10 个、连线 10 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像编辑 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_beeble_switchx_image_edit

人话定义

上传您的角色图像和参考风格/光照图像。生成将参考光照和风格应用于原始图像的编辑输出。

做法

所需模型：SwitchX
工作流规模：顶层节点 9 个、连线 9 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像重绘 #

图像工具 · 云端 API · ct-template_sirolim_any_aspect_ratio_nb2

人话定义

上传任意图片并输入您期望的宽高比。生成您图片的扩展绘制版本，以完美适应新尺寸。

做法

所需模型：Nano Banana 2
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 7 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像重绘 #

图像工具 · 元素分割 · ct-utility_face_detection_mediapipe

人话定义

输入图像并检测每张人脸最多6个面部特征点，实现超快速多人脸检测

做法

所需模型：Mediapipe
模型文件：mediapipe_face_fp32.safetensors
工作流规模：顶层节点 9 个、连线 8 条 · 下载工作流 JSON

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图生图·图像重绘 #

图像工具 · 法线估计 · ct-image_marigold_v2_surface_normal_estimation

人话定义

使用 Marigold V2 从输入图像估算表面法线。该工作流生成表示场景中表面朝向的法线贴图，可用于 3D 重建、重新照明和几何感知图像处理。

做法

所需模型：Marigold v2
模型文件：qwen_image_edit_2509_int8_convrot.safetensors、marigold_v2_normals.safetensors、marigold_v2_normals_conditioning.safetensors、marigold_v2_normals_vae.safetensors
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像重绘 #

图像工具 · 反照率估计 · ct-image_marigold_v2_albedo_estimation

人话定义

使用 Marigold V2 从输入图像估算反照率。该工作流将表面颜色与光照和阴影分离，生成可用于重新照明、材质分析和 3D 资产创建的反照率贴图。

做法

所需模型：Marigold v2
模型文件：qwen_image_edit_2509_int8_convrot.safetensors、marigold_v2_albedo.safetensors、marigold_v2_albedo_conditioning.safetensors、marigold_v2_albedo_vae.safetensors
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像重绘 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_magnific_image_relight

人话定义

上传源图像和参考光照图像。根据参考图像的光照条件，生成源图像的重新光照版本。

做法

所需模型：Magnific
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像重绘 #

图像工具 · 深度估计 · ct-utility_moge3_geometry_estimation

人话定义

使用 MoGe 3（MoGe 的稀疏体素细化版本）从单张图像估计精细几何结构。它将粗略点图提升到稀疏体素壳上，并通过轻量级稀疏 3D 卷积细化深度，保留图像空间解码器会模糊的薄结构和深度不连续处。附带 ViT-L 检查点；ViT-G 文件可在同一个加载 MoGe 模型下拉菜单中选择，以获得更高的精细细节精度。接受 1 个图像输入，输出 1 个深度图和 1 个法线图。

做法

所需模型：MoGe
模型文件：moge_3_vitg_fp16.safetensors
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像重绘 #

图像工具 · 移除背景 · ct-utility_birefnet_remove_background

人话定义

上传一张带有任意背景的图片。生成一个去除背景的版本以及一个精确的分割遮罩。

做法

所需模型：BiRefNet
模型文件：birefnet.safetensors
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

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图生图·图像重绘 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_bytedance_seedream_5_0_layer_separation

人话定义

使用 Seedream 5.0 Pro，通过一条文本指令即可将任何图像拆分为独立的、可编辑的图层——主体、产品、背景和文字。一张海报可生成10+个图层，设计级文字分离支持多语言标题和CJK字体。非常适合品牌设计、电商素材创建和布局迭代。

做法

所需模型：Seedream 5.0 Pro
工作流规模：顶层节点 9 个、连线 9 条 · 下载工作流 JSON

图生图·深度图预估 #

图像工具 · Depth · ct-image_marigold_v2_depth_estimation

人话定义

使用 Marigold V2 从输入图像估算场景深度，生成深度图，其中较亮的区域表示较近的物体，较暗的区域表示较远的物体。

做法

所需模型：Marigold v2
模型文件：qwen_image_edit_2509_int8_convrot.safetensors、marigold_v2_depth_log_stage2.safetensors、marigold_v2_depth_conditioning.safetensors、marigold_v2_depth_log_stage2_vae.safetensors
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图生图·深度图预估 #

图像工具 · 控制网 (ControlNet) · ct-utility_moge_depth_estimation

人话定义

上传一张RGB图像，调整推理分辨率和批次大小。生成彩色深度预览和原始深度图。

做法

所需模型：MoGe
模型文件：moge_2_vitl_normal_fp16.safetensors
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

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图生图·深度图预估 #

图像工具 · 图像 · ct-image_lotus_depth_v1_1

人话定义

在 ComfyUI 中运行 Lotus Depth，实现零样本、高效的单目深度估计，并保持高细节保留。

做法

所需模型：SD1.5、Stability
模型文件：lotus-depth-d-v1-1.safetensors、vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

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图生图·视频扩展 #

图像工具 · 图像 · ct-templates_doc_workbox_klein_9b_image_extend

人话定义

使用FLUX.2 Klein 9B模型智能扩展和展开图像内容。输入图像以生成无缝扩图和扩展构图。

做法

所需模型：Flux.2 Klein
模型文件：flux-2-klein-9b.safetensors、qwen_3_8b.safetensors、flux2-vae.safetensors
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 24 个、连线 33 条 · 下载工作流 JSON

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抠像·Bria 背景消除 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_bria_eraser

人话定义

使用Bria的橡皮擦移除图像中不需要的对象或区域，它会用周围上下文填充遮罩区域，同时保持图像的其余部分像素级完美。上传1张图像，用画笔遮罩涂抹目标对象，即可获得1张清理后的输出以及前后对比。非常适合清理照片炸弹、移除水印或文字，以及整理产品或房地产照片。

做法

所需模型：BRIA
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 6 条 · 下载工作流 JSON

抠像·Bria 背景消除 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_bria_expand_image

人话定义

使用Bria的扩图API将图像扩展到原始边界之外，生成与原始光照、透视和纹理相匹配的新周围内容，同时保持源图像不变。从预设宽高比、自定义尺寸或手动画布放置中选择，可选文本提示词引导扩展方向，留空时自动生成提示词。非常适合扩展构图以用于打印布局、创建现有照片的全景版本，以及将艺术作品适配到新格式或社交媒体尺寸。

做法

所需模型：BRIA
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

抠像·Bria 背景消除 #

图像工具 · 云端 API · ct-utility_bria_remove_image_background

人话定义

上传图片以使用Bria API自动移除其背景。该工作流异步处理请求，并返回带有透明背景的编辑后图像。

做法

所需模型：BRIA
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

抠像·Bria 背景消除 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_bria_genfill

人话定义

使用Bria的生成式填充API重新生成图像的特定区域，同时保持遮罩之外的区域像素级不变。在目标区域上绘制遮罩，为替换内容编写详细的提示词，并在导出前并排比较之前/之后的效果。非常适合产品照片修正、物体移除或替换，以及需要对编辑区域进行精确控制的创意合成。

做法

所需模型：BRIA
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 6 条 · 下载工作流 JSON

抠像·Bria 背景消除 #

图像工具 · 云端 API · ct-utility_bria_increase_resolution

人话定义

使用 Bria 的专用分辨率增强 API 将任何图像放大到更高分辨率，该 API 保留原始内容，不添加新细节或重新生成图像。该工作流接受单个输入图像，并生成一个增强的、更高分辨率的输出，支持 JPEG 和 PNG 文件，颜色模式为 RGB、RGBA 或 CMYK，最大面积为 8192x8192 像素。内置内容审核会扫描输入图像和生成的输出，以确保安全、符合政策的处理。非常适合准备打印图像、放大照片用于数字显示，或提高专业设计工作资产的分辨率。

做法

所需模型：BRIA
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

抠像·Qwen 主体抠像 #

图像工具 · 移除背景 · ct-image_qwen_image_2_1_background_removal

人话定义

使用 Qwen 图像 2.1 移除图片背景，它原生支持 2K 输出和 RGBA 透明度，可直接生成透明结果。它接收 1 张输入图像，返回 1 张无背景图像以及显示之前和之后的对比视图。非常适合需要干净抠图的电商产品照片、档案图片和营销图形。

做法

所需模型：Qwen Image 2.1
模型文件：qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors、qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors、qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors
采样：步数 25 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

抠像·SAM3 主体抠像 #

图像工具 · 元素分割 · ct-utility_image_segment_sam3

人话定义

使用SAM3模型从照片或图像中分割主要主体或内容，隔离特定对象或区域。输入图像并接收分割遮罩输出。

做法

所需模型：SAM3
模型文件：sam3.1_multiplex_fp16.safetensors
工作流规模：顶层节点 8 个、连线 6 条 · 下载工作流 JSON

实例

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放大修复·Banana 超分 #

图像工具 · 云端 API · ct-utility_nanobanana_pro_product_upscale

人话定义

上传产品图片以增强其细节和清晰度。使用Nano Banana Pro模型生成放大、高质量的输出，支持改进的排版和逼真的连贯性。

做法

所需模型：Nano Banana Pro
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·Banana 超分 #

图像工具 · 云端 API · ct-utility_nanobanana_pro_ai_image_fix

人话定义

上传已生成的图像以放大并增强详情。使用Nano Banana Pro生成4K输出，提高清晰度和连贯性。

做法

所需模型：Google、Nano Banana Pro
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·Banana 超分 #

图像工具 · 云端 API · ct-utility_nanobanana_pro_illustration_upscale

人话定义

上传风格化艺术或插图。使用Nano Banana Pro模型生成创意升级的4K图像，增强细节，适合营销或游戏素材。

做法

所需模型：Gemini3 Pro Image Preview、Google、Nano Banana Pro
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·Clarity 放大 #

图像工具 · 图像放大 · ct-api_clarity_ai_crystal_upscale

人话定义

使用注重精度的 Crystal 模型放大并增强图像，在保留真实细节的同时提升分辨率。输入一张图像，返回一张放大后的图像以及并排对比视图。非常适合人像、产品拍摄以及需要忠实细节的印刷级放大场景。

做法

所需模型：Crystal Upscaler
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·Recraft 超分 #

图像工具 · 云端 API · ct-utility_recraft_crisp_image_upscale

人话定义

上传低分辨率或带噪点的图像以进行修复和放大。生成高分辨率输出，增强详情，减少伪影，并保持自然外观。

做法

所需模型：Recraft
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·Recraft 超分 #

图像工具 · 云端 API · ct-utility_recraft_creative_image_upscale

人话定义

上传图片以增强和放大它。Recraft的AI重建详情并改善纹理，输出支持自然外观的更高质量图像。

做法

所需模型：Recraft
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·Topaz 超分增强 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_topaz_image_enhance

人话定义

使用 Topaz 的 Reimagine 模型进行专业图像增强，同时增强人脸并恢复图像细节。

做法

所需模型：Reimagine、Topaz
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 8 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·Topaz 超分增强 #

图像工具 · 云端 API · ct-utility_topaz_illustration_upscale

人话定义

上传一张插画，使用Topaz进行放大。生成一张色彩准确、平滑且风格化的图像，但可能会出现一些伪影。

做法

所需模型：Topaz
工作流规模：顶层节点 8 个、连线 9 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·Topaz 超分增强 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_topaz_image_enhance_bloom2

人话定义

使用 Bloom 2 增强 AI 生成的图像，这是一款创意放大模型，可添加新的细节、纹理和视觉元素，同时提供 1–9 的创意控制，实现微调或大胆重新诠释。它接受 1 个输入图像，生成 1 个增强输出，并可选面部恢复、颜色保留和颗粒设置，以获得精细调整的结果。非常适合改善 AI 艺术作品和插图、为 CG 渲染添加真实感，以及细化生成肖像中的面部细节。

做法

所需模型：Topaz
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·Topaz 超分增强 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_topaz_image_enhance_wonder3_5

人话定义

使用Topaz的Wonder 3.5生成模型对单张图像进行放大和增强，该模型可添加精细细节、减少噪波，并锐化文本和结构化图形，同时提供低、中、高三种增强强度。该工作流接受1张输入图像，生成1张增强输出以及并排对比视图。非常适合修复旧照片或压缩照片、改善产品照片和营销视觉效果，以及为打印或大幅面显示准备低分辨率图像。

做法

所需模型：Topaz
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·Topaz 超分增强 #

图像工具 · 云端 API · ct-utility-topaz_landscape_upscaler

人话定义

上传一张风景图像以放大并增强详情。使用Topaz Reimagine生成针对自然场景优化的高分辨率输出。

做法

所需模型：Topaz
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 8 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·超分增强 #

图像工具 · 图像放大 · ct-templates_hellorob_facegen_skindetail_upscale

人话定义

一键工作流，生成角色肖像、优化/添加皮肤详情，并放大至4k。全部在60秒内完成。

做法

所需模型：Z-Image-Turbo、SDXL
模型文件：Juggernaut-XL_v9_RunDiffusionPhoto_v2.safetensors、sdxl-better_freckles.safetensors、sdxl-skin_realism_acne_skin_details_imperfections.safetensors、qwen_3_4b.safetensors、ae.safetensors、z_image_turbo_bf16.safetensors等 7 个
采样：步数 8 · CFG 1 · 采样器 res_multistep · 调度 simple
画面尺寸：896×1152
工作流规模：顶层节点 10 个、连线 8 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·超分增强 #

图像工具 · 云端 API · ct-utility_sirolim_image_controlled_upscale

人话定义

上传图片并设置调整大小的因子。从你的图像生成AI提示词，并在两个受控阶段放大图像，以增强细节和保真度。

做法

所需模型：Wan2.2
工作流规模：顶层节点 11 个、连线 10 条 · 下载工作流 JSON

实例

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放大修复·超分增强 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_magnific_image_upscale_creative

人话定义

上传图片并设置放大级别。生成支持高达16倍放大的图像高清版本。

做法

所需模型：Magnific
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·超分增强 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_magnific_skin_enhancer

人话定义

通过上传您的图像并选择预设来调整光照、色彩分级和真实感，从而提升皮肤和整体图像质量。

做法

所需模型：Magnific
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·超分增强 #

图像工具 · 图像放大 · ct-utility_seedvr2_image_upscale

人话定义

上传图片以使用SeedVR2进行放大并生成高清输出。

做法

所需模型：SeedVR2
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

实例

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放大修复·超分增强 #

图像工具 · 云端 API · ct-utility_hitpaw_general_image_enhance

人话定义

上传一张低质量的人像图像并调整放大因子。生成一张高保真、细节丰富的人像，支持增强的皮肤纹理和面部特征。

做法

所需模型：HitPaw
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·超分增强 #

图像工具 · 图像放大 · ct-utility_pid_latent_upscale_dit

人话定义

从扩散模型输入潜空间图像并选择一个PiD检查点。在单次传递中生成4倍或8倍放大的高分辨率解码图像。

做法

所需模型：PiD
模型文件：gemma_2_2b_it_elm_fp8_scaled.safetensors、pixel_space、pid_flux1_1024_to_4096_4step_bf16.safetensors、qwen_3_4b.safetensors、ae.safetensors、z_image_turbo_bf16.safetensors
采样：步数 8 · CFG 1 · 采样器 res_multistep · 调度 simple
画面尺寸：4096×4096、1024×1024
工作流规模：顶层节点 8 个、连线 7 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·超分增强 #

图像工具 · 图像放大 · ct-utility_seedvr2_7b_int8_upscale_image

人话定义

使用SeedVR2 7B Int8放大图像，这是一种通过对抗性训练和自适应窗口注意力增强分辨率的一步扩散模型。输入1张图像，接收1个放大输出，细节和清晰度得到改善。非常适合修复低分辨率照片、准备打印资产或锐化轻度退化的数字图像。

做法

所需模型：SeedVR2
模型文件：seedvr2_ema_vae_fp16.safetensors、seedvr2_7b_int8_convrot.safetensors
采样：步数 1 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·超分增强 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_magnific_image_upscale_precise

人话定义

上传图片以使用Magnific模型精确放大，生成增强细节的高分辨率版本。

做法

所需模型：Magnific
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·超分增强 #

图像工具 · 图像放大 · ct-utility_image_upscale_supir

人话定义

利用SUPIR的生成先验和文本指导来恢复和增强图像。接受图像和可选的文本提示，实现智能修复，获得高质量结果。

做法

所需模型：SUPIR
模型文件：juggernautXL_v9Rdphoto2Lightning.safetensors、SUPIR-v0Q_fp16.safetensors、qwen3.5_4b_bf16.safetensors
画面尺寸：512×512
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

实例

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放大修复·超分增强 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_wavespeed_image_upscale

人话定义

上传图片以放大其分辨率。生成增强的2K、4K或8K输出，保留详情并减少JPEG、PNG或WEBP格式中的伪影。

做法

所需模型：WaveSpeed
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·超分增强 #

图像工具 · 云端 API · ct-api_wavespeed_seedvr2_ai_image_fix

人话定义

上传一张已生成的图像以恢复详情并进行放大。该工作流在保持颜色和清晰度的同时，最大限度地减少伪影。输出是输入的高质量放大版本。

做法

所需模型：SeedVR2、WaveSpeed
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

放大修复·超分增强 #

图像工具 · 图像放大 · ct-utility_interpolation_image_upscale

人话定义

上传图片并选择一种插值方法。使用传统算法放大图像，处理速度更快，细节变化最小。

做法

工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

实例

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放大修复·超分增强 #

图像工具 · 图像放大 · ct-utility_seedvr2_3b_int8_upscale_image

人话定义

使用SeedVR2 3B Int8放大图像，这是一种基于扩散的一步视频恢复模型，可产生高质量结果并改善时间一致性。非常适合修复退化的素材、放大低分辨率视频以及增强存档媒体。

做法

所需模型：SeedVR2
模型文件：seedvr2_ema_vae_fp16.safetensors、seedvr2_3b_int8_convrot.safetensors
采样：步数 1 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

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