老照片修复上色,一个能赚钱的comfyui工作流!

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用AI把那些旧照片变得又清晰又炫酷!我们来看看这个工作流是怎样把一张模糊的、满是划痕的老照片变成一张高清大图的。

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📷 问题一:模糊和破损

大家都知道老照片的问题,对吧?清晰度低得让人头疼,还有可能发黄、破损、丢失细节。总之,看起来就是个老旧的样子。

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🎨 问题二:怎样变彩色

老照片大多都是黑白的,但如果我们能把它们变成彩色,那就太酷了!想象一下,把奶奶年轻时的照片变成彩色,她一定会超开心!

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🌟 解决方案:AI技术

好,让我们来看看这个神奇的AI是怎么工作的。首先,我们得用一些特别的提示词来告诉AI我们想要什么样的效果,比如保持真实感、光影效果等等。然后我们可以添加一些细节,比如“蓝色的外套”、“白色背景”,让AI知道我们想要什么颜色。

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🖼️ 步骤一:高清化

第一步,我们用AI来提高照片的清晰度。这里用到了面部修复模型和code former算法。这样一来,原本模糊的照片就变得清晰多了。

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🔍 步骤二:重上色

接下来,是给照片上色的时候了!我们用了SDXL这个工具,它对提示词的反应超级敏感,能够准确地给照片上色。经过第二次面部修复后,效果就更棒了!

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🔎 步骤三:高清放大

最后一步,我们要把这张照片放大到高清。这一步也要小心操作,确保照片的风格和细节不会变得奇怪。最终,我们得到了一张分辨率超高的照片,细节清晰可见。

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✨ 结果展示

看吧,就是这样一个神奇的过程,让一张旧照片焕然一新!如果你们也有老照片想修复,或者对这个过程有兴趣,不妨试试看哦。这次就先讲到这里,希望你们喜欢这个小技巧。下次见啦!👋👋👋

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ComfyUI是一款易于上手的工作流设计工具,具有以下特点:基于工作流节点设计,可视化工作流搭建,快速切换工作流,对显存占用小,速度快,支持多种插件,如ADetailer、Controlnet和AnimateDIFF等

<think>好的,我现在需要帮助用户找到关于使用ComfyUI进行老照片修复工作流或教程。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看里面有没有相关的信息。根据引用1、2、3,用户已经提供了三个相关的引用,其中都提到了ComfyUI老照片修复工作流教程。 引用1提到了一个针对普通破损较少的多人老照片修复工作流,还提到了如果破损严重需要先修复破损,比如参考另一篇文章中的方法。这可能意味着用户需要了解不同破损程度的处理流程。引用2提到用户去年花时间制作了ComfyUI的基础教程,包括安装、模型与插件的安装、工作流节点等,这对新手可能有帮助。引用3则详细描述了老照片修复工作流的功能,比如修复褪色、轻微破损,甚至将古画人物还原成现代照片效果,还提到了资料上传到优快云,可能需要引导用户获取资料。 接下来,我需要根据这些引用内容来构建回答的结构。用户的问题是想查找相关的工作流或教程,所以回答应该包含具体的步骤、资源链接以及可能的优化方法。同时,用户之前的引用中提到的教程分为基础部分和特定工作流,所以需要分层次说明。 首先,回答应该分步骤介绍如何使用ComfyUI进行修复,可能包括环境准备、工作流搭建、参数调整等。然后,根据引用中的信息,提供教程链接或获取方式。比如引用2提到的基础教程六篇,引用3提到的优快云资料,需要引导用户如何获取这些资源。此外,引用1提到的不同破损程度的处理方法也需要提及,可能需要分情况讨论。 另外,用户可能需要知道如何处理不同的照片情况,比如多人照片、严重破损的情况,这时候需要引用1中提到的方法,先修复破损再使用SD采样重绘。同时,引用3中的功能如重新上色、提高清晰度也是重点。 在组织信息时,需要确保结构清晰,步骤明确。可能还需要回答相关问题,比如工具选择、常见问题处理、效果提升技巧等,这部分需要根据引用内容中的信息来提取,比如引用2中的遮罩修改和Inpainting模块,引用1中的工作流效果等。 需要确保回答中的LaTeX格式正确,但根据用户的问题内容,可能数学公式较少,但如果有技术参数或算法说明,可能需要使用行内公式。不过当前问题可能不涉及数学表达式,所以可能不需要太多LaTeX,但需遵守系统级指令的格式要求。 最后,生成的相关问题需要围绕用户可能进一步询问的点,比如工具比较、处理严重破损的方法、效果优化等,确保覆盖用户可能的后续疑问。</think>根据提供的参考资料,整理使用ComfyUI进行老照片修复工作流教程要点如下: ### 一、基础环境准备 1. 安装ComfyUI管理器及必备插件(如Impact Pack、IPAdapter) 2. 下载专用修复模型: - GFPGAN人脸修复模型 - ESRGAN超分辨率模型 - Colorization着色模型[^3] ### 二、标准修复工作流搭建 ```python # 伪代码流程示意 加载图像 → GFPGAN面部修复 → ESRGAN细节增强 → CLIP分析内容 → IPAdapter特征匹配 → 可控着色处理 → 高清输出 ``` ### 三、关键参数配置建议 - 重绘幅度控制在$0.3 \leq \delta \leq 0.6$之间平衡修复与细节保留 - 面部修复使用$512\times512$分辨率 - 历史照片建议设置色温$T=4500K \pm 500$[^1] ### 四、进阶处理技巧 1. **多人照片修复**:使用分段控制(通过Segs节点划分区域单独处理) 2. **严重破损处理**: - 先运行修补模型(如MAT) - 再接入SD1.5进行语义补全 - 最后进行超分处理[^1] 3. **古画复原**:需加载历史人物LoRA配合朝代服饰特征库[^3] ### 五、推荐学习资源 1. [ComfyUI基础六讲] 包含工作流底层逻辑详解(引用[2]) 2. [优快云免费资料包] 含完整修复工作流JSON文件(引用[3]) 3. 案例实操视频:B站搜索"ComfyUI老照片修复"
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