Mac版ComfyUI三大高清修复终极方案

既然折腾了半天发现 FlashVSR 这种“CUDA/Triton 亲儿子”在 Mac 上实在跑不动，咱也没必要非得在一棵树上吊死。其实在 Mac (Apple Silicon) 的生态里，有很多原生支持 MPS 加速的高清修复方案，效果完全不输，甚至更稳。

我把这三个实测好用的方案整理了出来，大家根据自己的机器配置和需求直接抄作业就行。

方案一：Ultimate SD Upscale —— 咱 Mac 用户的“万能公式”#

这是我觉得最稳、也是日常用得最多的方案。它的核心逻辑是“分块（Tiling）”，这对咱 Mac 这种显存和内存共享的架构非常友好。

厉害在哪：它不会一次性把整张大图塞进显卡，而是切成一小块一小块来修。即便你的 Mac 只有 8G 或 16G 内存，用它放大到 4K 甚至 8K 都不容易崩溃。
适用场景：原图构图已经很好了，只想在不改变画面的前提下，增加精细度和分辨率。

upscale_by（放大倍数）: 建议 2。分两次 2 倍放大比一次 4 倍效果更细腻。
upscale_model（放大模型）: 强推 4x-UltraSharp。Mac 跑得快，边缘锐利。
mode_type（模式）: 必选 Chess (棋盘格)。能有效避免分块拼接时的缝隙。
denoise（重绘幅度）:
- 0.3：纯高清化，基本不改原图。
- 0.4 - 0.45：修复模糊，AI 会帮你补齐一些细节（如睫毛、皮肤纹理）。
tile_width/height: 建议 512。这是 Mac 跑起来最舒服的尺寸。

如果手里有一张废图，比如人脸模糊、全是噪点，那直接上 SUPIR。这玩意儿简直是 AI 修复界的“重型坦克”。

Loading Model（加载模式）: 必须选 fp8_e4m3fn。在 Mac 上千万别开 fp16，否则内存压力瞬间爆红。
Encoder/Decoder Tile Size（分块大小）: 建议设为 512 或 768。这是 Mac 内存溢出的“生死线”，也是减少接缝的关键。数值必须是 64 的倍数。
restoration_scale（修复程度）: 0.6 - 0.8。数值越高越像原图，数值越低 AI 发挥越多。
controlnet_scale（控制强度）: 重点！ 如果发现放大后眼睛、眼线变得奇怪或扭曲，请将此值从 1.0 降至 0.7 - 0.8。
S_noise（噪波量）与 s_churn（搅拌度）:
- 想增加肤质纹理：S_noise 设为 1.003，s_churn 设为 5。
- 如果画面线条乱飞、噪点过重：将 s_churn 设为 0，S_noise 降回 1.0。

如果朋友们目前在玩最新的 Flux 模型，那咱就得用 Flux 自己的那一套逻辑。

厉害在哪：GGUF 格式简直是为 Mac 这种统一内存架构量身定制的。用 4-bit 或 8-bit 的 GGUF 配合 Flux，画面的文字还原和逻辑感极强。
适用场景：大光影、多细节、带文字的复杂场景修复。

环境变量是护身符：在终端启动 ComfyUI 前，习惯性执行一下 export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1。这能解决 90% 的算子不支持导致的闪退。
眼线/局部变形终极方案：如果 SUPIR 整体很棒但眼睛画崩了，不要死磕全局参数。在末端接一个 FaceDetailer 节点，配合 eyes_yolov8 模型，重绘幅度（Denoise）给 0.3-0.4 进行局部精准修复。
远离 Triton 插件：看到插件说明里写着必须安装 Triton 或 FlashAttention 的，直接关掉网页，那是给 NVIDIA 显卡准备的。
多用 fp8：Mac 内存再大也经不起折腾，加载模型多选 fp8，留出更多空间给计算过程，减少 Swap 交换。