LLM prompt helper (with FLUX.1 Kontext support)

从 2.0 版本开始，工作流支持 txt2img、img2img 和 Inpaint 功能，并使用内置的 LLM 节点

代替外部的 Ollama 程序。TS_Qwen3_Node 节点可描述图像、翻译提示词并增强提示词。

如果您的操作系统是 Windows，且无法安装 Qwen3_Node 依赖项（未安装编译器），请尝试从

下载 .whl 文件，然后关闭 ComfyUI，打开 python_embeded 文件夹，在地址栏输入 cmd，并执行以下命令：

.\python.exe -I -m pip install "下载的.whl文件路径"

安装完成后，您可以正常运行 ComfyUI 并按常规方式安装缺失的自定义节点。

编辑：如果 .whl 安装失败，请检查您的 Python 版本，确保 .whl 文件是为该版本构建的。如果仍失败，请尝试将 .whl 文件作为压缩包打开，并将所有文件夹直接解压到 python_embeded\Lib\site-packages 文件夹中。

=== 旧版本 ===============================

此工作流将由 Ollama 管理的 LLM 文本模型与 Flux 图像生成能力相结合。它接受图像或文本作为输入，根据指令改进或更改提示词。

注意：要刷新 LLM 模型列表，您需要按 F5 键重新加载浏览器窗口。

自 1.8 版起，“生成图像”组中有一个蓝色开关，用于启用或禁用上下文支持。

自 1.3 版起，您需要手动切换模块的开关，并在模块之间复制提示词文本。

信息：

首先，您需要从

下载并安装 Ollama。

在当前工作流中，我们使用两个 LLM 模型：

Img2Img 使用 llava 进行图像标记，使用 Mistral 进行处理。

综合版 1.3 使用 llava 和 phi4

Txt2Img 1.2 仅使用 phi4

Txt2Img 1.1 仅使用 Mistral

在运行 Comfy 之前，您需要下载模型：

打开 Ollama 文件夹中的命令提示符（包含 ollama.exe），输入：

ollama pull llava:7b（如果您有 8-12GB 显存）

或

ollama pull llava:13b（适用于 16GB 以上显存）

等待模型下载完成后，针对 Img2Img 和 Txt2Img v.1.1，输入：

ollama pull mistral-small

针对 Txt2Img v.1.2 和综合版 1.3，输入：

ollama pull phi4

下载完成后，启动 ollama app.exe，等待系统托盘图标出现，然后启动 ComfyUI 并安装缺失的自定义节点。

若未设置，请在 Ollama Vision 节点中选择 llava，在 Translate 和 Ollama Generate Advance 节点中选择 mistral。

如果您计划用其他语言给出 IMG2IMG 指令，请启用并使用 Translate 节点。

TXT2IMG 可接受任何语言的提示词。

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对于 Redux IP Tools 版本，您需要下载两个模型：

Clip Vision -> models\clip_vision

Style model -> models\style_models