今天展示的案例是一个基于 ComfyUI 的TILE+SDXL 全图超清放大工作流，通过结合 SDXL 模型、ControlNet Tile 与 UltimateSDUpscale 等节点，实现低分辨率图片向高分辨率超清效果的转化。该工作流不仅能够保证图像在放大过程中保持细节，还通过颜色修复、提示词优化以及多重放大策略提升整体观感，让输出结果更贴近真实摄影质感。整体设计兼顾了实用性与扩展性，能够在不同场景中快速调用。文章目录工作流介绍核心模型Node节点工作流程大模型应用easy positive 正向语义输入核心CLIPTextEncode（负向） 负向语义约束器ClipInterrogator 原图自动生成提示语Text Concatenate 提示词合成器CLIPTextEncode（正向） 合成正向语义编码使用方法应用场景开发与应用工作流介绍该工作流围绕“输入图片—模型解析—细节放大—色彩修复—结果对比”的逻辑展开，主要目标是让图片在超分辨率过程中保持纹理细节与色彩准确性。通过 SDXL 主模型负责图像生成基础，结合 Tile ControlNet 实现区域细节控制，最终由 UltimateSDUpscale 与多级放大节点完成分辨率提升。模型加载区、图片上传区和提示词反推模块共同作用，使工作流具备较强的灵活性与可控性。核心模型在核心模型部分，工作流加载了SDXL 主模型作为图像生成与细节保真的基石，同时结合ControlNet Tile来增强局部区域的结构与细节表现，再配合Upscale 模型完成整体超分辨率放大。模型组合的优势在于既能发挥 SDXL 的真实感细节，又能通过 Tile 模块解决放大过程中的模糊与形变，最终生成超清晰的高分辨率成品图像。模型名称说明【SDXL】真实感细节_RealitiesEdgeXLLIGHTNING.safetensors作为主干生成模型，负责全图基础结构与细节还原