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开始前准备什么
- 已有本地 ComfyUI 环境；按所用模型官方说明准备硬件和权重。
- 下载本页材料，检查模型家族、目录与来源；模型权重未打包。
- 保留原文件与实际版本，UI workflow 与 API prompt 分开。
- 记录原图和目标用途
- 准备模型权重和 JSON
- 检查超分的核心连接
- 先单图运行并读取尺寸
- 对同一区域做两种裁切
- 控制最终交付尺寸
- 留存模型与验收记录
含 UI/单独 API JSON、原输入、模型清单、校验脚本和真实负例；无权重及本次推理输出。
按官方 0.4 格式整理；仅结构核验，需在你的目标版本实际导入。
从本页工作流 Loader 字段读取；按官方来源准备兼容权重。
空结果栏，供你填写实际输出与故障；不预填虚构成功结果。
1. 记录原图和目标用途
下载 input.png，查看原始宽高，选择边缘、纹理、细字三处作为裁切点。不要先以浏览器自动缩放的展示尺寸当文件分辨率；目标输出与版位要求单独记录。
2. 准备模型权重和 JSON
官方基础例使用 4x-ESRGAN.pth，放入 models/upscale_models。导入 workflow.json 后确认 Load Upscale Model 对应实际文件；本站包不含此权重。
3. 检查超分的核心连接
Load Image 的 IMAGE 接 ImageUpscaleWithModel.image，UpscaleModelLoader 输出接 upscale_model，输出 IMAGE 接 Save Image。此工作流没有扩散采样器，不要额外添加 denoise 以为所有放大都需要它。
4. 先单图运行并读取尺寸
点击 Queue 后获取实际文件，检查输出宽高相对原图是否符合模型倍率。4x 模型通常宽高各放大四倍，不是总像素只乘四；实际尺寸应由文件信息确认。
5. 对同一区域做两种裁切
按输入坐标裁切边缘与纹理，输出裁切坐标乘对应倍率，缩放到相同展示尺寸比较。记录过锐边、重复纹理与细字是否被虚构，不能把锐利感等同信息真实性。
6. 控制最终交付尺寸
如目标版位较小，再用 ImageScale 调整最终尺寸并重新检查。大图输入发生 OOM 时降低输入尺寸或按当前节点策略拆分，先保存原件，不连续重复未知队列任务。
7. 留存模型与验收记录
保存模型来源、倍率、输入与真实输出，填写 crops.csv 和 acceptance.csv。本页含官方运行界面示例及原图，当前机器仅核验材料和节点结构，没有执行 ESRGAN 推理。
8. 下载工作流、输入和结构检查
完整包包含官方来源 JSON、按本页整理的 UI workflow、单独的 API prompt、真实输入 PNG、模型与参数清单、空验收表、故障负样本和离线脚本。先执行 python check.py，再在自己的 ComfyUI 安装中导入与实际运行。包内权重未下载，结构检查不能替代前端兼容与推理验收。
怎样确认已经完成
- 模型位于 upscale_models 且连接 ImageUpscaleWithModel。
- 实际输出文件宽高与所用模型倍率吻合。
- 原图和输出同一区域裁切，细字与纹理伪影有人工记录。
常见问题
超分后文字一定准确吗？
不一定。新增细节可能是推测或伪影，文字要与原件人工逐项核对，必要时保留原文字层。
普通 ImageScale 和模型超分有什么区别？
ImageScale 是图像缩放；本页还加载超分权重做模型处理。最终好坏需要同区域实际输出比对，不能只凭节点名。