节点列表
1. CLIPTextEncode
将文本提示词编码为条件向量，是最常用的条件节点。
- 节点类型: 条件
- 输入数量: 1
- 输出数量: 1
- 所属类别: conditioning
- 类型: CLIP（紫色）
- 描述: 文本编码器
- 用途: 用于编码文本
- 类型: CONDITIONING（橙色）
- 描述: 编码后的文本条件
- 用途: 传递给采样器
- 类型: 文本
- 描述: 文本提示词
- 可选: 否
- 默认值: 无
- 示例: beautiful landscape, mountains, sunset
{
"6": {
"inputs": {
"text": "beautiful landscape, mountains, sunset, 4k, detailed",
"clip": ["4", 1]
},
"class_type": "CLIPTextEncode"
}
}
CheckpointLoaderSimple.CLIP → CLIPTextEncode.clip
CLIPTextEncode.CONDITIONING → KSampler.positive
- 清晰描述: 清晰描述想要的内容
- 添加细节: 添加细节和修饰词
- 指定风格: 指定艺术风格
- 使用权重: 使用权重强调重要元素
- 文生图工作流
- 图生图工作流
- 所有需要文本提示词的工作流
- 提示词质量直接影响生成结果
- 可以使用正向和负向提示词
- 支持多语言（但英语效果最好）
2. ControlNetApply
应用ControlNet模型到生成过程。
- 节点类型: 条件
- 输入数量: 3
- 输出数量: 1
- 所属类别: conditioning
- 类型: CONDITIONING（橙色）
- 描述: 基础条件
- 用途: 与ControlNet条件合并
- 类型: CONTROL_NET
- 描述: ControlNet模型
- 用途: 控制图像生成
- 类型: IMAGE（红色）
- 描述: 控制图像
- 用途: 提供控制信息
- 类型: CONDITIONING（橙色）
- 描述: 应用ControlNet后的条件
- 用途: 传递给采样器
- 类型: 数字
- 描述: ControlNet影响强度
- 可选: 否
- 默认值: 1.0
- 取值范围: 0.0 - 2.0
- 说明: 值越大ControlNet影响越强
{
"14": {
"inputs": {
"strength": 1.0,
"condition": ["6", 0],
"control_net": ["12", 0],
"image": ["15", 0]
},
"class_type": "ControlNetApply"
}
}
CLIPTextEncode.CONDITIONING → ControlNetApply.condition
ControlNetLoader.CONTROL_NET → ControlNetApply.control_net
LoadImage.IMAGE → ControlNetApply.image
ControlNetApply.CONDITIONING → KSampler.positive
- 精确控制图像生成
- 保持图像结构
- 添加特定约束
- 姿态控制
- 需要先加载ControlNet模型
- 控制图像需要预处理
- strength值需要根据需求调整
3. ConditioningCombine
合并多个条件。
- 节点类型: 条件
- 输入数量: 2
- 输出数量: 1
- 所属类别: conditioning
- 类型: CONDITIONING（橙色）
- 描述: 第一个条件
- 用途: 与第二个条件合并
- 类型: CONDITIONING（橙色）
- 描述: 第二个条件
- 用途: 与第一个条件合并
- 类型: CONDITIONING（橙色）
- 描述: 合并后的条件
- 用途: 传递给采样器
无
{
"16": {
"inputs": {
"conditioning_1": ["6", 0],
"conditioning_2": ["17", 0]
},
"class_type": "ConditioningCombine"
}
}
CLIPTextEncode1.CONDITIONING → ConditioningCombine.conditioning_1
CLIPTextEncode2.CONDITIONING → ConditioningCombine.conditioning_2
ConditioningCombine.CONDITIONING → KSampler.positive
- 合并多个提示词
- 组合不同风格
- 添加额外条件
- 条件合并不是简单的加法
- 需要合理设计条件组合
- 可以串联多个ConditioningCombine
4. ConditioningSetArea
设置条件的作用区域。
- 节点类型: 条件
- 输入数量: 1
- 输出数量: 1
- 所属类别: conditioning
- 类型: CONDITIONING（橙色）
- 描述: 基础条件
- 用途: 设置作用区域
- 类型: CONDITIONING（橙色）
- 描述: 设置区域后的条件
- 用途: 传递给采样器
- 类型: 数字
- 描述: 区域宽度
- 可选: 否
- 默认值: 512
- 取值范围: 1 - 图像宽度
- 类型: 数字
- 描述: 区域高度
- 可选: 否
- 默认值: 512
- 取值范围: 1 - 图像高度
- 类型: 数字
- 描述: 区域X坐标
- 可选: 否
- 默认值: 0
- 取值范围: 0 - 图像宽度
- 类型: 数字
- 描述: 区域Y坐标
- 可选: 否
- 默认值: 0
- 取值范围: 0 - 图像高度
- 类型: 数字
- 描述: 条件强度
- 可选: 否
- 默认值: 1.0
- 取值范围: 0.0 - 1.0
{
"18": {
"inputs": {
"width": 256,
"height": 256,
"x": 128,
"y": 128,
"strength": 1.0,
"conditioning": ["6", 0]
},
"class_type": "ConditioningSetArea"
}
}
- 局部图像生成
- 区域控制
- 图像修复
- 坐标从左上角开始
- 区域不能超出图像范围
- strength值控制影响程度
最佳实践
提示词编写
- 清晰具体: 清晰具体地描述
- 添加细节: 添加丰富的细节
- 使用权重: 使用权重强调重要元素
- 负向提示: 使用负向提示避免不想要的内容
ControlNet使用
- 选择合适模型: 根据需求选择ControlNet模型
- 预处理图像: 正确预处理控制图像
- 调整强度: 根据效果调整strength值
- 组合使用: 可以组合多个ControlNet
条件组合
- 合理组合: 合理组合不同条件
- 避免冲突: 避免条件冲突
- 测试效果: 测试不同组合的效果
- 记录配置: 记录有效的配置
常见问题
Q1: 提示词如何写更好？
A: 清晰描述主体，添加细节，指定风格，使用质量关键词。
Q2: ControlNet strength设置多少合适？
A: 从1.0开始，根据效果调整，通常0.5-1.5之间。
Q3: 如何合并多个提示词？
A: 使用ConditioningCombine节点，或直接在提示词中组合。
Q4: 条件区域如何设置？
A: 使用ConditioningSetArea节点，设置区域坐标和大小。
Q5: 负向提示词有什么作用？
A: 负向提示词用于避免生成不想要的内容，提高质量。
相关节点
工作流示例
更新日志
- 2026-01-26: 初始版本创建