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# MagnificImageUpscalerPreciseV2Node - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Complete documentation for the MagnificImageUpscalerPreciseV2Node node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage.

Magnific 图像放大（精确 V2）节点可执行高保真图像放大，并精确控制锐度、颗粒感和细节增强。它通过外部 API 处理图像，支持最高 10060×10060 像素的输出分辨率。该节点提供不同的处理风格，如果请求的输出尺寸超过最大允许值，可自动对输入图像进行降采样。

## 输入

| 参数      | 描述                                                                                 | 数据类型    | 是否必填 | 取值范围                                               |
| ------- | ---------------------------------------------------------------------------------- | ------- | ---- | -------------------------------------------------- |
| `图像`    | 需要放大的输入图像。必须恰好提供一张图像。最小尺寸为 160x160 像素。宽高比必须在 1:3 到 3:1 之间。                         | IMAGE   | 是    | -                                                  |
| `放大倍数`  | 所需的放大倍数。                                                                           | STRING  | 是    | `"2x"`<br />`"4x"`<br />`"8x"`<br />`"16x"`        |
| `风格`    | 处理风格。"sublime" 适用于通用场景，"photo" 针对照片优化，"photo\_denoiser" 适用于有噪点的照片。                 | STRING  | 是    | `"sublime"`<br />`"photo"`<br />`"photo_denoiser"` |
| `锐化`    | 控制图像锐化强度，以增强边缘清晰度。值越高，结果越锐利。默认值：7。                                                 | INT     | 否    | 0 到 100                                            |
| `智能颗粒`  | 添加智能颗粒感或纹理增强，防止放大后的图像显得过于平滑或虚假。默认值：7。                                              | INT     | 否    | 0 到 100                                            |
| `超细节`   | 控制放大过程中添加的精细细节、纹理和微观细节量。默认值：30。                                                    | INT     | 否    | 0 到 100                                            |
| `自动降采样` | 启用后，如果计算出的输出尺寸超过最大允许分辨率 10060x10060 像素，节点将自动对输入图像进行降采样。这有助于防止错误，但可能影响质量。默认值：False。 | BOOLEAN | 否    | -                                                  |

**注意：** 如果禁用 `auto_downscale`，且请求的输出尺寸（输入尺寸 × `scale_factor`）超过 10060x10060 像素，节点将报错。

## 输出

| 输出名称 | 描述        | 数据类型  |
| ---- | --------- | ----- |
| `图像` | 放大后的结果图像。 | IMAGE |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `cceff30e9702c6a24ab8102698c59f1afb20ec50e7f279b3c0d50befc9673b24`