[ComfyUI Workflow] All-in-one Text-to-Image Workflow (ControlNet, IP-Adapter, ADetailer, ELLA,...)

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模型描述

什么是这个工作流?

这是我基于自己在 SD1.5 中学习和使用过的经验构建的个人 ComfyUI 工作流,并扩展以覆盖我所有可能的使用场景。在 4GB 显存 + 16GB 内存的系统上,即使所有功能都启用,它依然可以运行并提供出色的结果(只要你愿意等待一段时间)。

这个工作流包含太多功能,最好亲自查看。以下是该工作流支持的部分功能子集:

  • v-预测支持 + RescaleCFG(默认关闭)

  • 可控的 CLIP Skip

  • ELLA + ollama 提示词增强(SD1.5 独有功能)

  • 可扩展的 ControlNet 组(默认关闭)

  • 可扩展的 IP-Adapter 组(默认关闭)

  • 动态阈值化(默认关闭)

  • 两阶段 txt2img

  • Perlin 噪声潜在混合

  • 使用 CLIPSeg + Lama 清除器移除水印

  • 可扩展的 ADetailer 组

  • 通知与声音提示

  • 批量图像预览选择器

  • 完整的 Civitai 元数据支持

  • 提示词与 LoRA 调度

  • 多检查点设置(仍在测试中)

  • 通配符(及通配符文件)支持

  • ...

尽管此工作流主要为 SD1.5 构建,但也可轻松使用 SDXL 模型或任何由 prompt-reader-node 支持的全功能检查点模型。在这种情况下,ELLA 将完全无用,因此请勿启用。

如何使用此工作流?

  • 第 0 步:获取 ComfyUIComfyUI-Manager

  • 第 1 步:下载工作流文件

  • 第 2 步:将其导入 ComfyUI

  • 第 3 步:下载所有缺失的节点

  • 第 4 步:获取所有缺失的模型(详见下文)

  • 第 5 步:开始愉快生成!

模型要求

基础模型

  • 一个检查点文件(SD1.5、SDXL 等)

  • 一个 VAE 文件(若已内嵌 VAE 则可选)

  • 4x-AnimeSharp 超分模型(或任选其他 4x 超分模型)

  • 2x-AniScale2 超分模型(或用于最终超分步骤的其他任意组合模型)

ControlNet

所有模型均可在 ComfyUI-Manager 的 Model Manager 中获取。如使用 PonyXL 或 IllustriousXL,请自行适配解决方案。

  • Depth ControlNet(使用 Depth-Anything 预处理器)

  • Lineart ControlNet(使用 AnyLine Lineart 预处理器)

  • OpenPose ControlNet(使用 DWPose 预处理器)

  • 根据你添加的其他 ControlNet 模型而定

其他功能

此模型生成的图像

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