LoRA工作流

工作流概述

工作流信息

• 工作流类型: LoRA增强
• 难度等级: 进阶
• 预计执行时间: 10-30秒
• 推荐模型: Stable Diffusion 1.5 + LoRA模型
• ComfyUI版本要求: >= 1.0

功能特点

• 添加特定风格
• 改善图像细节
• 定制生成效果
• 轻量级模型
• 可组合使用

适用场景

• 风格化生成
• 细节增强
• 特定效果
• 风格融合

工作流结构

LoRA使用指南

下图展示了LoRA的类型和强度设置建议：

这个图展示了： - 风格LoRA: 用于改变整体艺术风格（强度0.5-1.0） - 人物LoRA: 用于特定角色或人物（强度0.7-1.2） - 概念LoRA: 用于特定概念或效果（强度0.5-0.9） - 常见问题: 解决LoRA使用中的问题

节点流程图（Mermaid）

graph TD
    A[CheckpointLoaderSimple] -->|MODEL| B[LoraLoader]
    A -->|CLIP| B

    B -->|MODEL| C[KSampler]
    B -->|CLIP| D[CLIPTextEncode]
    B -->|CLIP| E[CLIPTextEncode]

    A -->|VAE| F[VAEDecode]

    D -->|CONDITIONING| C
    E -->|CONDITIONING| C

    G[EmptyLatentImage] -->|LATENT| C

    C -->|LATENT| F
    F -->|IMAGE| H[SaveImage]

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

节点连接详解

graph LR
    A[CheckpointLoaderSimple] -->|MODEL| B[LoraLoader]
    A -->|CLIP| B
    B -->|MODEL| C[KSampler]
    B -->|CLIP| D[CLIPTextEncode]

    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#fff4e1
    style D fill:#ffe1f5

graph LR
    A[CheckpointLoaderSimple] -->|MODEL,CLIP| B[LoraLoader 1]
    B -->|MODEL,CLIP| C[LoraLoader 2]
    C -->|MODEL,CLIP| D[KSampler]

    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#fff4e1
    style D fill:#fff4e1

graph LR
    A[CLIPTextEncode] -->|CONDITIONING| B[KSampler]
    C[CLIPTextEncode] -->|CONDITIONING| B
    D[EmptyLatentImage] -->|LATENT| B
    B -->|LATENT| E[VAEDecode]
    E -->|IMAGE| F[SaveImage]

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

核心节点说明

• 作用: 加载并融合LoRA模型
• 关键参数: lora_name（LoRA模型文件名）、strength_model（模型强度）、strength_clip（CLIP强度）

• 作用: 加载主模型
• 关键参数: ckpt_name（主模型文件名）

• CLIPTextEncode: 编码提示词
• KSampler: 执行采样
• VAEDecode: 解码潜在空间
• SaveImage: 保存图像

使用步骤

步骤1: 准备工作

1. 下载LoRA模型
2. 将LoRA模型放入 models/lora/ 目录
3. 确保主模型已加载

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

ckpt_name: v1-5-pruned-emaonly.ckpt

lora_name: detail_tweaker.safetensors
strength_model: 0.8
strength_clip: 0.8

text: beautiful landscape, mountains, sunset, 4k, detailed

text: ugly, blurry, low quality

seed: 123456789
steps: 20
cfg: 8
sampler_name: euler
scheduler: normal
denoise: 1.0

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

单LoRA工作流

{
  "3": {
    "inputs": {
      "seed": 123456789,
      "steps": 20,
      "cfg": 8,
      "sampler_name": "euler",
      "scheduler": "normal",
      "denoise": 1.0,
      "model": ["11", 0],
      "positive": ["6", 0],
      "negative": ["7", 0],
      "latent_image": ["5", 0]
    },
    "class_type": "KSampler"
  },
  "4": {
    "inputs": {
      "ckpt_name": "v1-5-pruned-emaonly.ckpt"
    },
    "class_type": "CheckpointLoaderSimple"
  },
  "5": {
    "inputs": {
      "width": 512,
      "height": 512,
      "batch_size": 1
    },
    "class_type": "EmptyLatentImage"
  },
  "6": {
    "inputs": {
      "text": "beautiful landscape, mountains, sunset, 4k, detailed",
      "clip": ["11", 1]
    },
    "class_type": "CLIPTextEncode"
  },
  "7": {
    "inputs": {
      "text": "ugly, blurry, low quality",
      "clip": ["11", 1]
    },
    "class_type": "CLIPTextEncode"
  },
  "8": {
    "inputs": {
      "samples": ["3", 0],
      "vae": ["4", 2]
    },
    "class_type": "VAEDecode"
  },
  "9": {
    "inputs": {
      "filename_prefix": "lora_",
      "images": ["8", 0]
    },
    "class_type": "SaveImage"
  },
  "11": {
    "inputs": {
      "lora_name": "detail_tweaker.safetensors",
      "strength_model": 0.8,
      "strength_clip": 0.8,
      "model": ["4", 0],
      "clip": ["4", 1]
    },
    "class_type": "LoraLoader"
  }
}

多LoRA工作流

{
  "3": {
    "inputs": {
      "seed": 123456789,
      "steps": 20,
      "cfg": 8,
      "sampler_name": "euler",
      "scheduler": "normal",
      "denoise": 1.0,
      "model": ["16", 0],
      "positive": ["6", 0],
      "negative": ["7", 0],
      "latent_image": ["5", 0]
    },
    "class_type": "KSampler"
  },
  "4": {
    "inputs": {
      "ckpt_name": "v1-5-pruned-emaonly.ckpt"
    },
    "class_type": "CheckpointLoaderSimple"
  },
  "5": {
    "inputs": {
      "width": 512,
      "height": 512,
      "batch_size": 1
    },
    "class_type": "EmptyLatentImage"
  },
  "6": {
    "inputs": {
      "text": "beautiful landscape, mountains, sunset, 4k, detailed",
      "clip": ["16", 1]
    },
    "class_type": "CLIPTextEncode"
  },
  "7": {
    "inputs": {
      "text": "ugly, blurry, low quality",
      "clip": ["16", 1]
    },
    "class_type": "CLIPTextEncode"
  },
  "8": {
    "inputs": {
      "samples": ["3", 0],
      "vae": ["4", 2]
    },
    "class_type": "VAEDecode"
  },
  "9": {
    "inputs": {
      "filename_prefix": "lora_multi_",
      "images": ["8", 0]
    },
    "class_type": "SaveImage"
  },
  "11": {
    "inputs": {
      "lora_name": "detail_tweaker.safetensors",
      "strength_model": 0.6,
      "strength_clip": 0.6,
      "model": ["4", 0],
      "clip": ["4", 1]
    },
    "class_type": "LoraLoader"
  },
  "16": {
    "inputs": {
      "lora_name": "add_more_details.safetensors",
      "strength_model": 0.5,
      "strength_clip": 0.5,
      "model": ["11", 0],
      "clip": ["11", 1]
    },
    "class_type": "LoraLoader"
  }
}

LoRA类型

1. 细节增强类

• detail_tweaker: 增强细节
• add_more_details: 添加更多细节
• detail_slider: 细节滑块
• 用途: 提高图像细节质量

2. 风格化类

• 各种风格LoRA: 动漫、油画、水彩等
• 艺术家风格: 模仿特定艺术家
• 时代风格: 特定时代风格
• 用途: 添加特定艺术风格

3. 人物类

• 人物特征: 眼睛、头发等
• 服装风格: 各种服装
• 姿势: 特定姿势
• 用途: 优化人物生成

4. 场景类

• 建筑风格: 各种建筑风格
• 自然场景: 山水、森林等
• 室内设计: 各种室内风格
• 用途: 优化场景生成

参数配置指南

关键参数说明

• 0.3-0.5: 轻微影响
• 0.5-0.8: 标准强度
• 0.8-1.2: 强烈影响
• 1.2-2.0: 非常强烈的影响

• 通常与strength_model相同
• 可以单独调整
• 影响提示词理解
• 推荐: 0.5-1.0

• 总强度: 控制总强度不超过2.0
• 优先级: 主要LoRA强度高，次要LoRA强度低
• 测试: 测试不同组合的效果

示例结果

示例1: 细节增强

• LoRA: detail_tweaker
• strength: 0.8
• 提示词: beautiful landscape
• 结果: 细节更丰富的图像

示例2: 风格化

• LoRA: anime_style
• strength: 0.9
• 提示词: beautiful girl
• 结果: 动漫风格图像

示例3: 多LoRA组合

• LoRA1: detail_tweaker (0.6)
• LoRA2: add_more_details (0.5)
• 提示词: portrait, detailed
• 结果: 高细节肖像图像

LoRA组合策略

策略1: 主次分明

graph LR
    A[主模型] --> B[主LoRA<br/>strength: 0.8] --> C[次LoRA<br/>strength: 0.5] --> D[采样器]

    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#fff4e1
    style D fill:#fff4e1

策略2: 功能互补

graph LR
    A[主模型] --> B[细节LoRA<br/>strength: 0.6] --> C[风格LoRA<br/>strength: 0.5] --> D[采样器]

    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#fff4e1
    style D fill:#fff4e1

策略3: 渐进增强

graph LR
    A[主模型] --> B[LoRA1<br/>strength: 0.5] --> C[LoRA2<br/>strength: 0.4] --> D[LoRA3<br/>strength: 0.3] --> E[采样器]

    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#fff4e1
    style D fill:#fff4e1
    style E fill:#fff4e1

优化建议

效果优化

• 调整strength: 根据效果调整strength值
• 选择合适LoRA: 根据需求选择LoRA
• 测试组合: 测试不同LoRA组合
• 记录配置: 记录有效的配置

性能优化

• 减少LoRA数量: 减少不必要的LoRA
• 降低strength: 降低不必要的强度
• 使用快速采样器: euler或lcm

质量优化

• 高质量LoRA: 使用高质量的LoRA
• 合理组合: 合理组合LoRA
• 改进提示词: 改进提示词配合LoRA

常见问题

Q1: LoRA strength设置多少合适？

A: 从0.8开始，根据效果调整，通常0.5-1.0之间。

Q2: 可以使用多个LoRA吗？

A: 可以，串联多个LoraLoader节点，但总强度不宜过高。

Q3: LoRA和主模型有什么区别？

A: LoRA是轻量级模型，用于增强主模型，不能单独使用。

Q4: 如何选择LoRA？

A: 根据需求选择，细节增强用detail类，风格化用风格类。

Q5: LoRA效果不明显怎么办？

A: 增加strength值，检查LoRA是否正确加载，尝试其他LoRA。

变体工作流

变体1: 单LoRA

• 使用一个LoRA
• strength: 0.8
• 用途: 基本增强

变体2: 双LoRA

• 使用两个LoRA
• strength1: 0.6, strength2: 0.5
• 用途: 组合效果

变体3: 多LoRA

• 使用多个LoRA
• 渐进降低strength
• 用途: 复杂组合

相关工作流

• 文生图工作流
• 图生图工作流
• ControlNet工作流

扩展阅读

• LoRA应用
• 参数调优
• 节点参考

更新日志

• 2026-01-26: 初始版本创建