老照片焕新神器！SD+ComfyUI 一键修复全流程解析，附可分享工作流

发布时间：2026-01-15 01:35

旧照片修复技术，让破损的照片焕然一新，回忆重现。 #生活乐趣# #日常生活趣事# #手工制作的乐趣# #照片手工翻新#

大家好，我是爱绘画的彤姐。

在人工智能重塑生活的数字时代，老照片修复与上色已告别传统手工的漫长工序。ComfyUI作为前沿AI工具，以智能算法为核心，将繁琐的修复流程简化为“一键操作”——只需上传泛黄斑驳的老照片，系统便能自动完成破损修复、色彩还原等复杂工作，让尘封的记忆瞬间焕发新生。本文将深入拆解ComfyUI老照片修复的全流程工作流与核心节点，结合实操技巧与参数详解，助你轻松掌握这项赋予老照片“第二生命”的黑科技。

文章末尾有工作流获取方式！需要的朋友自取！

一、工作流概述

老照片修复的工作流主要依赖Stable Diffusion的ComfyUI交互界面。通过这些工具，用户可以自动处理上传的老照片，完成图像的修复和上色，恢复照片的原始风貌。整个过程只需简单几步操作，即可轻松实现。

二、节点详细信息

在ComfyUI工作流中，节点是操作的基础单元。以下是本次老照片修复中使用的关键节点和模块：

Primitive Nodes (6)：这些基础节点负责图像的初步处理，包括加载和生成图像的基础操作。

AuraSR.AuraSRUpscaler (1)：这个节点用于对图像进行超分辨率处理，提升照片的清晰度，使修复后的图像更加细腻。

ChinesePrompt_Mix (2)：提供中文提示的混合节点，帮助精确控制照片修复和上色的效果。

Note (1) & easy getNode (1)、easy setNode (1)：这些节点用于设置和获取特定的工作流参数，确保操作的一致性。

Custom Nodes (23)：这些自定义节点来自Comfyroll Studio、ComfyUI Essentials等多个模块，专门用于优化照片的修复效果。

CR Multi-ControlNet Stack (1)：一个多重ControlNet堆栈，用于精细控制修复过程中的各个参数，确保照片的修复质量。

PreviewImage (6)：在修复过程中的多个步骤，实时预览图像的变化，便于调整和优化。

ImageSharpen (1)：图像锐化节点，用于增强修复后的照片细节，使其更加清晰。

ComfyUI Essentials：基本功能模块如 ImageResize+ (1) ，用于调整图像尺寸，确保照片处理的适应性。

ComfyUI Impact Pack：包含 ToBinaryMask (1) 等节点，用于创建二值化蒙版，帮助修复图像中的破损部分。

Facerestore CF (Code Former)：该模块专门用于人脸修复，使用FaceRestoreModelLoader (1) 和 FaceRestoreCFWithModel (1) 节点加载和应用人脸修复模型，恢复人像的原貌。

ReActor Node for ComfyUI：包含**ReActorFaceSwap (1)**节点，用于修复或替换照片中的面部细节。

三、模型信息

在这次修复中使用了两个关键的模型：

codeformer-v0.1.0.pth：这是用于人脸修复的核心模型，能有效恢复老照片中的人脸细节。

inswapper_128.onnx：用于面部替换和修复，确保照片中的人物形象更加自然和真实。

四、应用实例

使用上述工作流，只需上传一张老照片，系统将自动进行以下步骤：

图像加载和初步处理：通过Primitive Nodes加载老照片，并使用AuraSR.AuraSRUpscaler提升图像分辨率。

照片上色：通过DDColor_Colorize节点，为老照片上色，使其恢复生动的色彩。

细节修复：使用ImageSharpen和FaceRestoreCFWithModel等节点，修复照片中的细节和人脸部分。

最终预览与输出：在PreviewImage节点中查看修复效果，确认无误后保存修复后的照片。

工作流免费获取：扫描文末二维码免费领取

通过ComfyUI工作流的结合，老照片修复变得简单而高效。只需上传一张老照片，系统即可自动完成上色和修复，帮助我们重温历史记忆，感受岁月的温情。如果你也有老照片需要修复，不妨试试这套强大的工具，感受AI带来的便利与惊喜。

希望这篇文章能够帮助你更好地理解和应用老照片修复技术，重现那些尘封的记忆。

写在最后

常用工作流已经给各位小伙伴打包好了，可以按需自取，无偿分享。
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