双检查点 TIPO 增强型 SDXL 图像生成（此流程早餐就吃掉显存）

概述

此全面的 ComfyUI 工作流专为专业图像生成设计，利用双 SDXL 基础检查点实现前所未有的艺术灵活性。工作流结合多个专用模型的优势，通过自动化参数变异和专业级优化，生成高质量输出。

主要功能与优势

✨ 双检查点系统：混合专用模型（例如 IllustriousXL + Realistic SDXL），创造独特艺术风格
🤖 TIPO 提示增强：使用 KBlueLeaf 的 TIPO-500M 模型自动优化提示
🎲 自动化随机化：动态宽高比、CFG 值和 LoRA 选择，实现无限变化
🔧 专业细节强化：多阶段面部、手部和头发增强
📐 ControlNet 集成：可调整的线稿与姿态控制
🚀 终极 SD 超分：基于分块优化的高分辨率输出

工作流结构与依赖

必需的自定义节点

通过 ComfyUI Manager 安装以下自定义节点：

• z-tipo-extension：用于 TIPO 提示增强

• comfyui-prompt-control：A1111 风格的提示调度

• ComfyUI-Impact-Pack：FaceDetailer 与检测系统

• ComfyUI_UltimateSDUpscale：专业超分

• ComfyUI_Fill-Nodes：随机数生成

• comfyui_controlnet_aux：ControlNet 预处理

• ComfyUI-Easy-Use：工作流自动化助手

必需模型

主模型：

• SDXL 基础检查点（推荐 IllustriousXL）

• 用于高分辨率修复的二级 SDXL 检查点

• 用于提示增强的 TIPO-500M 模型

辅助模型：

• 用于分割的 SAM 模型

• YOLO 检测模型（面部、手部、头发）

• 4 倍超分模型（推荐 UltraSharp）

• ControlNet 模型（线稿、姿态）

通过双检查点实现艺术自由

实现方法

通过按顺序使用两个不同的 SDXL 基础模型，您可以：

1. 初始生成：使用专用检查点（例如 IllustriousXL），利用其对动漫艺术家和角色一致性的丰富知识

2. 高分辨率细化：应用第二检查点（例如 Realistic SDXL），增强细节、光影与整体真实感

为何重要

IllustriousXL 提供无与伦比的动漫艺术家知识与角色一致性：

• 基于庞大的动漫数据集训练，拥有卓越的角色解剖结构

• 消除其他模型中常见的手/脚伪影

• 强大的姿态与构图能力

Realistic SDXL 模型提供：

• 高级光影与纹理理解

• 摄影级细节增强

• 更优的背景与环境元素

• 更丰富的艺术家风格知识

二者结合带来：

• 具有真实光影与纹理的动漫角色

• 一致的角色特征与增强的细节品质

• 单一模型无法实现的艺术风格

技术实现

TIPO 集成

TIPO（通过文本预采样优化文本到图像提示） 自动增强您的提示：

输入: "1girl, outdoors, sunset" TIPO 输出: "1girl, outdoors, sunset, masterpiece, best quality, amazing quality, very aesthetic, ultra-detailed, highly detailed, realistic, beautiful lighting, golden hour, warm colors, detailed background" 

配置：

• 模型：KBlueLeaf/TIPO-500M-ft

• 操作：short_to_tag_to_long

• 温度：1.0，Top-p：0.95

提示控制功能

工作流采用高级提示控制，支持：

• A1111 风格语法：(强调:1.2)，[负面]，{选择|备选}

• LoRA 调度：<lora:风格:0.8:0.6> 动态权重

• 提示过滤：基于生成参数的条件元素

• 区域提示：特定区域的风格与控制

自动化与随机化

动态参数控制：

• 宽高比：从肖像、风景与正方形格式中随机选择

• CFG 值：在 3.0–8.0 范围内随机化，实现多样艺术解读

• LoRA 选择：从分类文件夹中自动加载并随机化权重

• 种子管理：递增模式，便于迭代与对比

专业增强流水线

多阶段细节强化

1. 面部增强：使用专用模型进行主要面部检测与优化

2. 手部细化：使用专用 YOLO 模型精准改善手部

3. 头发优化：高级头发纹理与细节增强

4. 最终润色：可调参数的全面细节处理

终极 SD 超分集成

专业超分功能：

• 分块处理：无内存问题地处理大图

• 无缝融合：通过高级算法消除分块边界

• 多轮迭代：逐次优化以实现最高质量

• 可配置降噪：在细节增强与原图保留间取得平衡

安装说明

1. 安装

# 安装 ComfyUI Manager cd ComfyUI/custom_nodes git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git  # 重启 ComfyUI，使用 Manager 安装所需节点 

2. 模型准备

下载所需模型：

• 将 SDXL 检查点放入 models/checkpoints/

• 从 HuggingFace 下载 TIPO-500M（应由 TIPO 节点自动完成）

• 通过 ComfyUI Manager 安装检测模型

• 在 models/upscale_models/ 中配置超分模型

3. 工作流加载

1. 下载提供的工作流 JSON 文件

2. 通过 ComfyUI 界面导入或拖放

3. 按提示安装缺失节点

4. 配置模型路径与偏好设置

使用指南：

基本操作

1. 设置主检查点：选择主要艺术模型（推荐 IllustriousXL）

2. 配置次检查点：选择用于高分辨率修复的模型

3. 输入基础提示：简单描述，由 TIPO 自动增强

4. 调整参数：设置质量偏好与生成次数

5. 排队生成：让自动化处理其余部分

高级配置

为最大化艺术控制：

• 修改 LoRA 分类与权重

• 调整细节处理轮次与强度

• 配置 ControlNet 输入以控制姿态/构图

• 微调超分参数以优化输出质量（确保分辨率可被 64 整除）

最佳实践

• 从简开始：在增加复杂度前，先使用基础设置

• 逐步测试：一次启用一个功能以隔离问题

• 监控资源：长时间生成时注意 GPU 显存使用情况

• 保存配置：使用 ComfyUI 的工作流保存功能以确保结果可复现