【comfyui教程】如何用 ComfyUI 修复和上色老照片？详细教程让老照片焕发新生

前言

如何用 ComfyUI 修复和上色老照片？详细教程让老照片焕发新生

老照片承载着无数回忆，可时光不饶人，随着岁月流逝，它们渐渐变得模糊、泛黄，甚至出现了褪色、裂痕。对于想要留住这份珍贵记忆的人来说，修复这些老照片既是情感需求，也是一项技术挑战。幸运的是，得益于 AI 和图像处理技术的发展，现在我们可以用一种简单的方式来修复和上色这些老照片。本文就为大家带来一份 ComfyUI 老照片修复和上色的详细教程，教你如何用 AI 轻松地让老照片焕然一新。

所有的AI设计工具，安装包、模型和插件，都已经整理好了，👇获取~

在这里插入图片描述

一、为什么选择 ComfyUI 来修复老照片？

ComfyUI 是一个图像处理平台，提供了丰富的节点功能，用户可以通过搭建工作流的方式来实现图像修复、上色、优化等功能，简单而强大。它的界面友好、操作直观，适合新手上手，更有着十分强大的自定义空间，适合那些希望进行深度修复、细致调整的用户。

二、所需节点概览

在正式操作之前，先了解一下我们要用到的节点，每个节点在工作流中各司其职，确保最终生成的照片效果自然且清晰。这份工作流由 基础节点（Primitive Nodes） 和 自定义节点（Custom Nodes） 共同组成：

1. 基础节点（Primitive Nodes）

CLIPTextEncode：将文字描述转化为图像理解，尤其适合在上色时调整风格。
CheckpointLoaderSimple：加载预训练的修复、上色模型。
ControlNetApplyAdvanced、ControlNetLoader、DiffControlNetLoader：这三组节点负责加载并应用控制网络（ControlNet），以实现对图像中细节的精准控制，特别适合调整老照片的细节与上色。
KSampler：用于优化生成图像，通过多次采样提升效果。
LoadImage：将老照片导入工作流中。
PreviewImage：实时预览处理效果，确保每一步都在朝理想效果迈进。
SaveImage：保存最终生成的照片。
VAEDecode 和 VAEEncode：用于编码解码图像的特征，提取出高维特征，以便进行更细致的处理。

2. 自定义节点（Custom Nodes）

BNK_CLIPTextEncodeAdvanced：高级文本编码工具，可以帮助优化图像描述，适用于特定的颜色或修复效果。
ColorCorrect：校正图像色彩，使老照片中的颜色更准确。
Concat Text _O：用于将多段文本描述拼接，方便上色效果更自然。
ConstrainImage|pysssss：限制图像的一些特征，确保修复过程中不失真。
FaceRestoreCFWithModel、FaceRestoreModelLoader：加载并应用人像修复模型，特别适合修复老照片中的人像细节，让面部更加清晰。
ImageUpscaleWithModel 和 Upscale Model Loader：图像放大模块，在修复后提升图像分辨率。
LineArtPreprocessor：提取图像中的线条，用于保留老照片的结构。
Reroute、ShowText|pysssss：辅助节点，用于路径重定向与信息显示。
Text box：文本框，插入相关文字信息。
WD14Tagger|pysssss：图片内容的标签生成器，帮助更好地理解图像内容。

三、详细操作流程

在 ComfyUI 中构建工作流时，需要按步骤配置这些节点，以下为具体流程：

步骤 1：加载图片

首先，将您的老照片通过 LoadImage 节点导入系统。无论是模糊的黑白照，还是带有破损的彩色照片，这一步是开始修复的第一步。

步骤 2：提取线条结构

使用 LineArtPreprocessor 节点来提取图像中的线条和轮廓，这样可以保持原图的结构不被破坏，为后续修复打好基础。这一步尤其适用于边缘模糊、细节丢失的照片。

步骤 3：应用控制网络

在这一步，使用 ControlNetLoader 和 DiffControlNetLoader 节点加载控制网络，进一步提升图片细节，并调整颜色。ControlNetApplyAdvanced 则帮助在生成过程中更细致地控制颜色和纹理。

步骤 4：面部细节修复

如果您的老照片中有人像，使用 FaceRestoreModelLoader 和 FaceRestoreCFWithModel 节点来修复面部细节。经过此步骤处理，照片中的人物会变得更清晰，五官也更加立体。

步骤 5：图像放大与分辨率提升

接下来，使用 ImageUpscaleWithModel 节点将图像放大，进一步提升分辨率，使得最终的修复效果高清而自然。

步骤 6：老照片上色

在这一步中，通过 ColorCorrect 节点校正图像颜色。您还可以配合 BNK_CLIPTextEncodeAdvanced 来输入一些颜色描述，以实现更加真实的上色效果。通过调整饱和度、对比度等参数，最终让老照片焕然一新。

步骤 7：文字描述与优化

为让照片的上色和修复效果更符合预期，可以使用 CLIPTextEncode 和 BNK_CLIPTextEncodeAdvanced 编码文字描述，并通过 Concat Text _O 将文本信息连接在一起，确保整体效果的自然和谐。

步骤 8：实时预览与保存

通过 PreviewImage 节点实时查看修复效果，确保达到理想效果后，再用 SaveImage 节点将最终照片保存下来。

这一套 ComfyUI 工作流不仅让我们轻松修复老照片，还能对黑白照片进行逼真上色。通过对每个节点的细致控制，我们可以在几分钟内完成老照片的“复活”，无论是面部细节、照片分辨率还是整体色彩，都能焕然一新。

为了帮助大家更好地掌握 ComfyUI，我在去年花了几个月的时间，撰写并录制了一套ComfyUI的基础教程，共六篇。这套教程详细介绍了选择ComfyUI的理由、其优缺点、下载安装方法、模型与插件的安装、工作流节点和底层逻辑详解、遮罩修改重绘/Inpenting模块以及SDXL工作流手把手搭建。