基于flux模型搭建的comfy ui工作流，直接图生图修复图片。(通用所有品类产品，搭配质感增强lora)
同时可反推关键词汇，方便整合lora训练数据集
一键高清出图，修复质量好，效率高
参数推荐:默认配置即可
提示词推荐:完美，规范
底模是：F.1基础算法模型， https://www.liblib.art/modelinfo/488cd9d58cd4421b9e8000373d7da123?from=pic_detail
lora是：
F.1增强质感_细节优化调整 : https://www.liblib.art/modelinfo/ada3f5985b99473cb7dfdef09fea2c4c?from=personal_page&versionUuid=ac7cc7ffdca74a68a85e5468adf866df
## 🌟 核心设计理念
### 1. 模块化设计 (Modularity)
将工作流划分为独立的功能模块：
- **输入模块**：图像加载、提示词处理
- **控制模块**：ControlNet、Adapter、Reference 控制
- **处理模块**：采样器、修复器
- **输出模块**：图像保存、后期处理
### 2. 参数化接口 (Parameterization)
使用 Primitive 节点创建控制接口：
- 创建 `整数`、`浮点数`、`布尔值`、`字符串` 节点
- 将这些节点作为全局参数控制器
- 实现"一次搭建，多处控制"
### 3. 标准化连接 (Standardization)
建立清晰的输入输出规范：
- 使用 Reroute 节点创建标准接口
- 保持信号流向的一致性
- 便于模块间的即插即用
## 🛠️ 构建通用化图生图工作流
### 基础框架结构
```
[输入层]
├── 图像输入节点 (Load Image)
├── 正面提示词 (CLIP Text Encode)
├── 负面提示词 (CLIP Text Encode)
├── 通用参数控制 (种子、步数、CFG等)
└── 模型加载器 (Checkpoint Loader)
[控制层]
├── ControlNet 堆栈 (多ControlNet支持)
├── Adapter 控制 (IP-Adapter等)
├── Reference 参考 (Reference Only等)
└── 区域控制 (Regional Prompter)
[处理层]
├── 主采样器 (KSampler)
├── 高清修复 (Hires Fix)
├── 面部修复 (Face Restoration)
└── 后期处理 (Upscale, Filter)
[输出层]
├── 图像预览 (Preview Image)
├── 图像保存 (Save Image)
└── 元数据记录
```
### 关键迁移技巧
#### 1. ControlNet 热切换系统
```python
# 伪代码：ControlNet 热切换逻辑
if use_canny:
load_canny_controlnet()
elif use_depth:
load_depth_controlnet()
elif use_pose:
load_pose_controlnet()
```
**实现方法**：
- 使用 Primitive 节点作为开关
- 通过条件路由实现 ControlNet 的动态加载
- 保存多个预设的 ControlNet 配置
#### 2. 提示词模板系统
创建可复用的提示词模板：
```python
# 风格化提示词模板
styles = {
"anime": "masterpiece, best quality, anime style",
"realistic": "photorealistic, realistic, sharp focus",
"oil_painting": "oil painting, brush strokes, artistic"
}
```
**实现方法**：
- 使用文本处理节点拼接提示词
- 创建风格预设库
- 通过下拉菜单选择风格
#### 3. 模型管理系统
```python
# 模型配置映射
model_configs = {
"realistic": {
"checkpoint": "realisticVision.safetensors",
"vae": "vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors"
},
"anime": {
"checkpoint": "anything-v4.5.safetensors",
"vae": "vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors"
}
}
```
## 🔄 实现"万物皆可迁移"
### 1. 风格迁移
- **方法**：更换模型 checkpoint + 对应风格提示词
- **控制**：使用 Reference Adapter 保持构图
- **参数**：调整风格强度和控制权重
### 2. 元素替换
- **方法**：使用 Inpainting + 局部重绘
- **控制**：通过遮罩精确控制替换区域
- **技巧**：结合 Prompt 和 ControlNet 确保一致性
### 3. 质量提升
- **方法**：高清修复 + 超分辨率
- **参数**：分阶段处理，逐步提升质量
- **优化**：使用 tile 控制减少显存占用
### 4. 风格混合
- **方法**：多个 ControlNet 同时工作
- **控制**：调整不同控制网络的权重
- **技巧**：使用 Latent 混合实现风格融合
## ⚙️ 高级迁移技巧
### 1. 条件化工作流
```python
# 条件执行示例
if enable_hires_fix:
process_hires_fix()
else:
bypass_hires_fix()
```
**实现方法**：
- 使用 Logic 节点组实现条件判断
- 通过 Switch 节点选择执行路径
- 使用 Gate 节点控制信息流
### 2. 参数化配置
创建全局参数控制面板：
- 采样步数、CFG scale、种子值
- ControlNet 权重、开始结束步数
- 高清修复参数、放大倍数
### 3. 预设管理系统
- 保存常用参数组合为预设
- 使用 JSON 配置快速加载
- 创建预设选择界面
## 🎯 实用工作流模板
### 通用图生图模板
```
输入 → 预处理 → 控制条件 → 采样 → 后处理 → 输出
```
### 多ControlNet协作模板
```
图像输入 → [Canny ControlNet] → [采样器]
→ [Depth ControlNet] → [采样器]
→ [Pose ControlNet] → [采样器]
```
### 分阶段处理模板
```
阶段1：粗粒度生成（低分辨率）
阶段2：精修细化（高分辨率）
阶段3：后期优化（超分辨率）
```
## 💡 优化建议
1. **性能优化**
- 使用 FP8 或 FP16 模型减少显存占用
- 启用 xformers 加速注意力计算
- 合理设置 tile 大小平衡质量和速度
2. **质量提升**
- 分阶段处理：先生成后优化
- 使用 ensemble 方法融合多个结果
- 后期锐化和色彩校正
3. **工作流管理**
- 定期整理和优化节点布局
- 使用组和注释提高可读性
- 备份重要的工作流配置
## 🚀 进阶应用
### 批量处理系统
- 使用队列系统处理多个任务
- 通过 API 实现自动化流水线
- 结合 Python 脚本实现复杂逻辑
### 动态参数调整
- 基于图像内容自动调整参数
- 使用 AI 反馈优化生成结果
- 实现自适应的处理流程
### 跨工作流集成
- 与其他 ComfyUI 工作流对接
- 集成外部工具和服务
- 构建完整的创作生态系统
## 📦 资源推荐
1. **必备自定义节点**
- ComfyUI-Manager：节点管理
- WAS Node Suite：扩展功能
- ControlNet Preprocessors：预处理工具
2. **模型资源**
- 多种风格的 checkpoint 模型
- 专用 ControlNet 模型
- 高质量 VAE 和 LoRA
3. **社区资源**
- ComfyUI 官方文档
- 社区分享的工作流模板
- 教程和最佳实践
通过这种"万物皆可迁移"的设计理念，你可以构建出真正通用、高效、易用的图生图工作流，大大提升创作效率和灵活性。记住，最好的工作流是那个能够随着你的需求不断进化的系统。