图生图基础模板

模板概述

工作流结构

节点流程图（Mermaid）

graph TD
    A[CheckpointLoaderSimple] -->|MODEL| B[KSampler]
    A -->|CLIP| C[CLIPTextEncode]
    A -->|CLIP| D[CLIPTextEncode]
    A -->|VAE| E[VAEDecode]

    C -->|CONDITIONING| B
    D -->|CONDITIONING| B

    F[LoadImage] -->|IMAGE| G[VAEEncode]
    G -->|LATENT| B

    B -->|LATENT| E
    E -->|IMAGE| H[SaveImage]

    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#ffe1f5
    style D fill:#ffe1f5
    style E fill:#e1ffe1
    style F fill:#e1ffe1
    style G fill:#e1ffe1
    style H fill:#ffe1e1

图生图流程

graph LR
    A[输入图像] --> B[VAE编码]
    B --> C[采样生成]
    C --> D[VAE解码]
    D --> E[保存图像]

    style A fill:#e1ffe1
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#fff4e1
    style D fill:#fff4e1
    style E fill:#fff4e1

节点配置

1. CheckpointLoaderSimple

{
  "inputs": {
    "ckpt_name": "v1-5-pruned-emaonly.ckpt"
  },
  "class_type": "CheckpointLoaderSimple"
}

2. LoadImage

{
  "inputs": {
    "image": "input.png"
  },
  "class_type": "LoadImage"
}

3. VAEEncode

{
  "inputs": {
    "pixels": ["2", 0],
    "vae": ["1", 2]
  },
  "class_type": "VAEEncode"
}

4. CLIPTextEncode (正向)

{
  "inputs": {
    "text": "oil painting style, vibrant colors, artistic, detailed",
    "clip": ["1", 1]
  },
  "class_type": "CLIPTextEncode"
}

5. CLIPTextEncode (负向)

{
  "inputs": {
    "text": "blurry, low quality, ugly",
    "clip": ["1", 1]
  },
  "class_type": "CLIPTextEncode"
}

6. KSampler

{
  "inputs": {
    "seed": 123456789,
    "steps": 20,
    "cfg": 7.5,
    "sampler_name": "euler",
    "scheduler": "normal",
    "denoise": 0.6,
    "model": ["1", 0],
    "positive": ["4", 0],
    "negative": ["5", 0],
    "latent_image": ["3", 0]
  },
  "class_type": "KSampler"
}

7. VAEDecode

{
  "inputs": {
    "samples": ["6", 0],
    "vae": ["1", 2]
  },
  "class_type": "VAEDecode"
}

8. SaveImage

{
  "inputs": {
    "filename_prefix": "img2img_",
    "images": ["7", 0]
  },
  "class_type": "SaveImage"
}

完整工作流JSON

{
  "1": {
    "inputs": {
      "ckpt_name": "v1-5-pruned-emaonly.ckpt"
    },
    "class_type": "CheckpointLoaderSimple"
  },
  "2": {
    "inputs": {
      "image": "input.png"
    },
    "class_type": "LoadImage"
  },
  "3": {
    "inputs": {
      "pixels": ["2", 0],
      "vae": ["1", 2]
    },
    "class_type": "VAEEncode"
  },
  "4": {
    "inputs": {
      "text": "oil painting style, vibrant colors, artistic, detailed",
      "clip": ["1", 1]
    },
    "class_type": "CLIPTextEncode"
  },
  "5": {
    "inputs": {
      "text": "blurry, low quality, ugly",
      "clip": ["1", 1]
    },
    "class_type": "CLIPTextEncode"
  },
  "6": {
    "inputs": {
      "seed": 123456789,
      "steps": 20,
      "cfg": 7.5,
      "sampler_name": "euler",
      "scheduler": "normal",
      "denoise": 0.6,
      "model": ["1", 0],
      "positive": ["4", 0],
      "negative": ["5", 0],
      "latent_image": ["3", 0]
    },
    "class_type": "KSampler"
  },
  "7": {
    "inputs": {
      "samples": ["6", 0],
      "vae": ["1", 2]
    },
    "class_type": "VAEDecode"
  },
  "8": {
    "inputs": {
      "filename_prefix": "img2img_",
      "images": ["7", 0]
    },
    "class_type": "SaveImage"
  }
}

参数说明

Denoise参数

graph TD
    A[Denoise] --> B[0.2-0.3]
    A --> C[0.3-0.5]
    A --> D[0.5-0.7]
    A --> E[0.7-0.8]

    B --> B1[轻微修改]
    C --> C1[标准修改]
    D --> D1[风格转换]
    E --> E1[大幅修改]

    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#ffe1f5
    style D fill:#e1ffe1
    style E fill:#ffe1e1

推荐配置

• 轻微修改: denoise=0.3
• 风格转换: denoise=0.6
• 大幅修改: denoise=0.8

使用步骤

步骤流程图

graph LR
    A[加载图像] --> B[VAE编码]
    B --> C[设置提示词]
    C --> D[采样生成]
    D --> E[VAE解码]
    E --> F[保存图像]

    style A fill:#e1ffe1
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#fff4e1
    style D fill:#fff4e1
    style E fill:#fff4e1
    style F fill:#fff4e1

示例结果

示例1: 风格转换

• 输入: 照片
• 提示词: oil painting style, artistic
• denoise: 0.6
• 结果: 油画风格图像

示例2: 艺术增强

• 输入: 简单草图
• 提示词: detailed, vibrant colors, professional
• denoise: 0.7
• 结果: 详细的艺术作品

常见问题

Q1: denoise设置多少？

A: 轻微修改0.3，风格转换0.6，大幅修改0.8。

Q2: 如何保持原图？

A: 使用低denoise值（0.2-0.3），减少steps。

Q3: 图像失真怎么办？

A: 降低denoise值，减少cfg值，改进提示词。

Q4: 可以批量处理吗？

A: 可以，增加batch_size参数。

Q5: 如何选择输入图像？

A: 使用高质量、清晰的输入图像。

相关模板

• 文生图基础模板
• 图生图风格转换模板

更新日志

• 2026-01-26: 初始版本创建