T2I & I2V ComfyUI Scenario + Subject Auto LoRA Workflow
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关于此版本
模型描述
ComfyUI 场景 + 主体自动 LoRA 工作流
由 playtime_ai 创建的基础 Text2Image 工作流。
剽窃了另一个。如果你想署名，请告诉我。
大部分自定义 LoRA 由 ChatGippity 创建。
本帖的大部分内容也由 ChatGippity 撰写。
已修改以支持可选主体和场景，自动将正确的 LoRA 和提示插入工作流。
这些工作流允许你编写单个提示，并动态组合角色 LoRA 和场景/动作 LoRA，以在不同场景中实现一致生成。
下拉选择器可让你快速选取一个主体，并应用你创建的场景 LoRA 和提示。
示例：
playtime_ai 最新的 LoRA 包含一些绝佳提示和优秀模型。下载 LoRA 文件，从嵌入的工作流中提取提示（再次说明，Chat Gippity 可以编写一个 Python 脚本，约 5 秒内自动从嵌入工作流的视频中提取提示，自动组合成随机提示，然后将新文件添加到场景提示文件夹）。选择角色 LoRA，搞定。
目的
我懒。
此工作流旨在消除重复的提示编写和手动 LoRA 切换。它自动将角色 LoRA 的特征与场景/情境 LoRA（来自情境文件）合并。合并后的文本随后通过 WAN 2.2 提示系统，并将 LoRA 加载到工作流中用于视频生成，确保所有场景在视觉和风格上保持一致。
此工作流假设使用 2.1 版本的角色 LoRA（同时用于高/低强度），以及 2.2 版本的动作/场景 LoRA。
使用的自定义节点
这些节点现已发布于 ComfyUI。
我找不到能干净实现我需求的节点，因此自己创建了它们。
每个选择器节点从包含 .txt 文件的本地文件夹中读取数据。
这些文件定义了 LoRA 模型名称、提示和触发词，可自动加载到工作流中。
示例文本文件设置（默认分隔符为 #）
主体文件示例
文件位置：custom_nodes/ComfyUI_subjectselector/SubjectFiles/
示例路径中的自定义模型位于 ComfyUI/models/loras/foldername 文件夹下。
例如：person\wan_2.1_exampleperson.safetensors 位于 ComfyUI/models/loras/person\wan_2.1_exampleperson.safetensors。
person\wan_2.1_exampleperson.safetensors
#
bodytype\wan_2.1_examplebody.safetensors
#
A confident woman with short hair wearing a leather jacket, standing in studio lighting.
场景文件示例
文件位置：custom_nodes/ComfyUI_ScenarioSelector/ScenarioFiles/
position\wan_2.2_outdoor_high.safetensors
#
position\wan_2.1_outdoor_low.safetensors
#
The subject is walking down a city street at sunset with warm light reflecting off the windows.
工作流读取这两个文件，合并 LoRA 模型并注入模型流程中。描述性提示合并为统一的提示块，并发送至 WAN 2.2 文本到视频文本编码器。
主要功能
- 通过可选列表实现角色与场景的自动化配对
- 使用自定义节点逻辑动态合并提示
- 混合使用 wan 2.1（角色 LoRA）和 2.2（动作/场景 LoRA）
- 通过
Dynamic Prompts集成实现随机提示处理 - 清晰布局，按步骤分组用于加载模型、提示和视频输出
文件夹结构概览
ComfyUI/
├── custom_nodes/
│ ├── ComfyUI_subjectselector/
│ │ └── SubjectFiles/
│ │ ├── character1.txt
│ │ └── character2.txt
│ └── ComfyUI_ScenarioSelector/
│ └── ScenarioFiles/
│ ├── scene1.txt
│ └── scene2.txt
无需安装命令——只需克隆仓库或下载文件，将文件夹放置到位，然后重启 ComfyUI。
备注
此工作流已包含 playtime 的标准模型链接。我已将其修改为使用四步 LoRA，你可自由选择自己的。
每次生成都会从你选择的文本文件中动态提取 LoRA 和描述性提示。
适用于多场景中的角色一致性，或需要保持统一视觉标识的项目。