老照片修复

一、老照片问题类型

原则：先 结构保守（低 denoise / ControlNet 锁构图），再 局部修，最后 整体统一。

二、整体流程 SOP

阶段 0：扫描/下载原图，备份副本
阶段 1：整图轻度 img2img 洗图（denoise 0.25–0.35）
阶段 2：划痕/破损 inpaint（蒙版 + 较高 denoise）
阶段 3：（可选）ControlNet Lineart/Canny 锁人脸轮廓防跑脸
阶段 4：高清放大（单 pass 或双 KSampler，第 8 章）
阶段 5：（可选）PS 微调色调、颗粒

ComfyUI 负责 1–4；5 可交 PS（第 9 章联动）。

三、阶段 1：整图轻度 img2img

目的

统一降噪、略提细节，不大改构图。

工作流

4-2 img2img：

Load Image（老照片）
→ VAE Encode
→ KSampler denoise 0.28–0.35
→ VAE Decode

Prompt

正向：old photo restoration, clear details, natural skin texture,
       authentic vintage photograph, soft film grain, high quality
负向：oversharpen, plastic skin, modern makeup, anime, blurry,
       watermark, scratches（负向勿完全依赖去划痕，靠 inpaint）

注意

• denoise 超过 0.4 易换脸、换背景，老照片 宜保守；

• 固定 seed 便于对比。

四、阶段 2：划痕 Inpaint

目的

只改 划痕/破损区域，其余保留。

蒙版

• PS 或 ComfyUI Mask Editor：白色 盖住划痕；

• 羽化 2–5px。

工作流

4-4 Inpaint + 可选 ControlNet Inpaint：

Load Image（阶段1结果）
Load Mask（划痕区域）
→ Inpaint 链 + KSampler denoise 0.75–0.85（仅蒙版内）

Prompt

描述 该位置应该是什么：

continuous skin texture / uniform wall / plain background fabric

勿写与周围无关的新物体。

多次迭代

大破损 分多次小蒙版，比一次超大蒙版更稳。

五、阶段 3：ControlNet 防跑脸（可选）

老照片 人脸身份 敏感，img2img 过高易「换成现代人脸」。

方案 A：低 denoise

阶段 1 严格 ≤0.35。

方案 B：Canny / Lineart ControlNet

原图（或阶段1）→ Canny/Lineart Pre
→ Apply ControlNet strength 0.4–0.6
→ img2img denoise 0.45

锁轮廓，允许提质不改形。

方案 C：InstantID（第 7 章）

需清晰脸，用原图作身份参考，伦理上属修复本人，勿用于他人照片未授权。

六、阶段 4：高清放大

老照片常 分辨率低，修复后放大：

简易方案

Upscale Model（4x-UltraSharp 等）
→ 可选轻量 img2img denoise 0.2 修细节

双 KSampler（第 8 章详述）

低分辨率修复图 → 放大 latent → 第二遍 KSampler 补细节。

注意：放大倍数过高易 hallucinate 细节，2x→再2x 分步优于一次 8x。

七、完整 ComfyUI 节点链（概念图）

                    ┌─→ [CN Canny 可选] ─┐
[老照片 Load] ──────┼─→ [img2img 洗图] ──┼─→ [中间结果 Save]
                    └─→ [Inpaint 蒙版] ──┘
                              ↓
                      [Upscale + 轻采样]
                              ↓
                        [最终 Save]

可拆成 多个 JSON 分阶段跑，Note 记录每阶段文件名，比一张巨型图更易维护。

八、参数备忘表

九、预期与伦理