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👑 COMFYUI 工作流，为我的 LoRA 简化 flux 生成 ⚙️

新增 WaveSpeed（应用第一块缓存）。安装请参阅：

https://github.com/chengzeyi/Comfy-WaveSpeed

为使本工作流与来自 GitHub 的 ComfyUI_ezXY 版本兼容，需修改一个文件并在修改后重启 ComfyUI。

修改 config.yaml 文件的第 4 行和第 7 行，将其中的 "True" 改为 "False"。

我回家后会发布一个新版本，移除该仓库中的相关节点。另外，也有用户希望移除顶部两个用于将带 LoRA 名称的图像保存到不同文件夹的分组。如果你不希望移除它们，请留言说明。

应一些用户请求，询问我如何利用 LoRA 生成高质量图像：
以下是答案——一个使用 flux.1 Dev 模型配合我的 LoRA 生成图像的简化工作流。

1- 使用的 LoRA（部分提示词已预设为人物，如非人物场景请自行调整）

2- 需要添加的提示词上下文，例如背景、服装等

默认设置对大多数用户已足够良好。

如果遇到内存不足或设备分配错误，请将 1.4 潜在上采样改为 1.25，或跳过该节点。但如果你的电脑性能足够，开启后会发现效果值得。

当你对结果满意后，可进行上采样。只需激活最后一个分组即可。

该分组会将图像按图块分割，以展示 UltimateSDupscale 节点如何处理图像。最佳情况是人脸完整位于一个图块内，其他图块也应包含人物上下文，否则可能出现异常。对于上半身肖像，2 行 × 3 列效果极佳。若出现异常，可改为 2 列。

ControlNet 图块分组仅在结果变形严重时使用。若启用，可将 UltimateSDupscale 的去噪值调至约 0.5。

但这两个分组均为可选，因为你会发现初始结果已非常出色。

1- 普通结果保存于（每天生成一个新文件夹，避免单个文件夹内图片过多导致访问延迟）：
...output/FLUX/Normal/YYYY-MM-DD

2- 若启用顶部两个分组，还会保存至另一文件夹：
...output/FLUX/lora_test/YYYY-MM-DD

3- 若启用 UltimateSDupscale 分组，还会保存至：
...output/FLUX/UltimateSDflux/YYYY-MM-DD