いつも使っているワークフロー / MyDailyDriverWorkflow
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模型描述
这是我日常使用的ComfyUI工作流程,欢迎自由定制使用。
本工作流程以文本到图像(t2i)生成为基础,结合ControlNet Canny进行细节增强、放大和高分辨率修复,从而从原始图像生成高清晰度图像。
前提条件
自定义节点
本工作流程使用以下自定义节点:
已测试通过的版本
ComfyUI 0.3.57
ComfyUI-Manager 3.0.1
comfyui_controlnet_aux 1.1.0
ComfyUI-Crystools 1.27.3
ComfyUI Image Saver 1.15.2
ComfyUI_UltimateSDUpscale 1.3.3
efficiency-nodes-comfyui 1.0.8
rgthree-comfy 1.0.2509092031
如何使用本工作流程
顶部的“Fast Groups Muter (rgthree)”节点便于启用或禁用各组功能,例如在需要重试生成时可使用。点击“->”按钮可直接跳转至对应组。
各组设置方法
Settings组
本组中设置以下参数:Checkpoint
CLIP Set Last Layer (CLIP Skip)
Sampler
Scheduler
Steps
CFG
图像尺寸
Prompts组
输入提示词。将提示词拆分为多个部分,是为了规避75个token的限制,并提升提示词效果,类似于SDWebUI中的BREAK语法。Generate组
使用“Seed (rgthree)”节点设置Seed值。“KSampler (Efficient)”节点中的Seed不生效。ControlNet组
本组分为多个步骤:步骤1:在“Load ControlNet Model”节点中设置Canny模型。如无该模型,请从Hugging Face下载diffusion_pytorch_model.fp16.safetensors文件。建议重命名文件以明确其为Canny模型,便于管理。
※ 如需使用其他模型(如Soft Edge),请自行调整工作流程。步骤2:输入用于细节增强的提示词。
步骤3:调整“Canny Edge”节点的参数。如不确定如何设置,保持默认值即可。
步骤4:调整“Apply ControlNet (Advanced)”节点的strength值。数值越大,ControlNet效果越强。如不确定,可保持默认。
步骤5:在“KSampler (Efficient)”节点中设置Steps、CFG、Sampler、Scheduler和Denoise。Denoise值越大,与原始图像(t2i)的偏离程度越高。我通常使用0.65。
Hires. fix组
本组也分为多个步骤:步骤1:在“Load Upscale Model”节点中设置放大模型。我因主要生成插画,常使用RealESRGAN_x4plus_anime_6B。
步骤2:在“Ultimate SD Upscale”节点中设置Steps、CFG、Sampler、Scheduler和Denoise。Denoise值越大,与原始图像(ControlNet组生成的图像)的偏离程度越高。我通常使用0.20。
※ Seed可设为固定或随机。但固定Seed可节省时间,因为重试Hires. fix时不会重复执行放大过程。步骤3:在“KSampler (Efficient)”节点中设置Steps、CFG、Sampler、Scheduler和Denoise。Denoise值越大,与原始图像(Ultimate SD Upscale生成的图像)的偏离程度越高。我通常使用0.35,若图像出现失真则降至0.20。
Save Image组
设置生成图像的保存选项。本组包含两个“Image Saver”节点:左侧节点:保存带嵌入提示词的PNG图像,以及分离为JSON格式的工作流程文件。
右侧节点:保存不嵌入提示词或工作流程的JPEG图像。
我将PNG用于Civitai等图像分享平台,JPEG用于社交媒体发布。
最终步骤
最后,运行工作流程以生成图像。
注意事项
工作流程可一次性完整运行,但建议使用“Fast Groups Muter (rgthree)”节点逐组启用/禁用,分步测试。
如获得满意结果,可固定当前Seed,便于后续重试和调整。
样例图像说明
样例图像在原始图像(t2i)基础上进行了以下修改:
在“ControlNet组”提示词中添加了“Realistic lighting, Realistic texture”,以略微增强真实质感。
在“ControlNet组”提示词中添加了“Heart brooch”,为胸前的丝带添加了心形胸针。





