图生图工作流

图生图（Image-to-Image）工作流从输入图像生成新图像，可以修改图像风格、内容或细节。

工作流概述

工作流信息

功能特点

适用场景

工作流结构

图生图工作流示意图

下图展示了图生图工作流的完整流程：

这个图展示了： - LoadImage: 加载输入图像 - VAEEncode: 将图像编码到潜在空间 - KSampler: 执行采样生成（denoise控制修改程度） - VAEDecode: 解码为图像 - SaveImage: 保存生成的图像

节点流程图

LoadImage
├── IMAGE ──┬── VAEEncode ─── KSampler ─── VAEDecode ─── SaveImage
└── MASK ───┘                    │
                                   └── samples ──┘

CheckpointLoaderSimple
├── MODEL ──────────────┐
├── CLIP ───┬────────────┼── KSampler
└── VAE ────┴────────────┘

CLIPTextEncode (positive) ─── positive ──┘
CLIPTextEncode (negative) ─── negative ──┘

核心节点说明

使用步骤

步骤1: 准备工作

  1. 准备输入图像
  2. 将图像放入 input/ 目录
  3. 确保模型已加载

步骤2: 加载工作流

  1. 打开ComfyUI
  2. 点击"Load"按钮
  3. 选择工作流JSON文件

步骤3: 配置参数

image: example.png

text: oil painting style, vibrant colors, artistic, detailed

text: blurry, low quality, ugly

seed: 123456789
steps: 20
cfg: 7.5
sampler_name: euler
scheduler: normal
denoise: 0.6  # 图生图通常0.5-0.8

步骤4: 执行工作流

  1. 点击"Queue Prompt"按钮
  2. 等待执行完成
  3. 查看生成的图像

工作流JSON

{
  "3": {
    "inputs": {
      "seed": 123456789,
      "steps": 20,
      "cfg": 7.5,
      "sampler_name": "euler",
      "scheduler": "normal",
      "denoise": 0.6,
      "model": ["4", 0],
      "positive": ["6", 0],
      "negative": ["7", 0],
      "latent_image": ["36", 0]
    },
    "class_type": "KSampler"
  },
  "4": {
    "inputs": {
      "ckpt_name": "v1-5-pruned-emaonly.ckpt"
    },
    "class_type": "CheckpointLoaderSimple"
  },
  "6": {
    "inputs": {
      "text": "oil painting style, vibrant colors, artistic, detailed",
      "clip": ["4", 1]
    },
    "class_type": "CLIPTextEncode"
  },
  "7": {
    "inputs": {
      "text": "blurry, low quality, ugly",
      "clip": ["4", 1]
    },
    "class_type": "CLIPTextEncode"
  },
  "8": {
    "inputs": {
      "samples": ["3", 0],
      "vae": ["4", 2]
    },
    "class_type": "VAEDecode"
  },
  "9": {
    "inputs": {
      "filename_prefix": "img2img_",
      "images": ["8", 0]
    },
    "class_type": "SaveImage"
  },
  "35": {
    "inputs": {
      "image": "example.png"
    },
    "class_type": "LoadImage"
  },
  "36": {
    "inputs": {
      "pixels": ["35", 0],
      "vae": ["4", 2]
    },
    "class_type": "VAEEncode"
  }
}

参数配置指南

关键参数说明

示例结果

示例1: 风格转换

示例2: 艺术增强

示例3: 轻微调整

提示词技巧

风格提示词

质量提示词

负向提示词

优化建议

性能优化

质量优化

效果控制

常见问题

Q1: denoise值如何设置？

A: 轻微修改用0.3-0.5，风格转换用0.5-0.7，大幅修改用0.7-0.8。

Q2: 如何保持原图结构？

A: 使用较低的denoise值（0.3-0.5），减少steps。

Q3: 如何完全改变风格？

A: 使用较高的denoise值（0.7-0.8），强调风格提示词。

Q4: 图像失真怎么办？

A: 降低denoise值，减少cfg值，改进提示词。

Q5: 如何批量处理图像？

A: 增加batch_size，或使用批量处理工作流。

变体工作流

变体1: 轻微修改

变体2: 风格转换

变体3: 大幅修改

相关工作流

扩展阅读

更新日志