Sexiam - Txt2Img with Upscaler
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模型描述
🔥 Sexiam 的 SDXL Txt2Img 工作流（ComfyUI）
一个简洁可靠的流程，专为清晰细节、强结构和自动 Civitai 元数据检测而构建。
如果你想要一个“开箱即用”的工作流——生成干净、细节锐利，且所有 LoRA 和提示词都能被 Civitai 正确识别——本指南将完整说明我的设置如何运行。
1️⃣ 加载你的检查点（如需可同时加载 VAE）
首先加载你的 SDXL 检查点。
如果你希望使用不同的 VAE，也可在此处加载——开关可在检查点自带的 VAE 与你手动指定的 VAE 之间切换。
这让你从一开始就能完全掌控色彩、清晰度和对比度。
2️⃣ 添加你的 LoRAs
点击 添加 LoRA → 选择你想要的模型。
高级技巧：
右键点击某个 LoRA → ComfyUI 会立即显示其触发词。
将这些词复制到你的提示词中，你已领先 90% 的用户。
3️⃣ 选择图像尺寸（潜在空间）
使用 潜在尺寸选择器 选择标准的 SDXL 1MP 分辨率。
想要基础生成阶段获得更丰富的细节？
添加 放大潜在图
将数值设为 1.5×
1.5× 是最佳平衡点。
更高的数值可能导致更多错误、比例异常或结果平淡，因为 SDXL 并未在超大潜在尺寸上进行训练。
4️⃣ 编写你的提示词（正向 + 负向）
使用绿色和红色的 TextEncode 节点填写你的正向与负向提示词。
如果你计划将作品发布到 Civitai：
👉 使用 ImpactWildcardEncode
它会自动将 LoRA 文件名嵌入元数据，确保 Civitai 能识别全部内容——模型、LoRAs、采样器、步数、种子、提示词，全部完整无缺。
无需手动清理。
5️⃣ 双重 KSampler 系统（工作流核心）
这是整个设置的核心：先进行一次完整生成，再进行一次精细化调整。
KSampler #1 — 完整生成
- 去噪值：1.00
从噪声中生成完整图像。
可视为“整体构图”阶段。
KSampler #2 — 精细化调整
- 去噪值：0.45
锐化边缘、优化材质、增强光影、提升细节，同时不会覆盖原始结构。
二者结合，让你获得一致且清晰的效果，避免图像过度处理。
6️⃣ 可选：第三阶段 + 模型超分
想要打印级或超清晰的最终效果？
本工作流包含一个连接完整 模型超分系统 的第三 KSampler：
第三采样器重新处理已精炼的潜在图像
使用模型放大图像 应用你偏爱的超分模型（如 4xRemacri、UltraSharp 等）
放大图像百分比 设置最终尺寸提升倍率
你将获得干净的高分辨率结果，而不会导致人脸、手部或精细纹理失真。
7️⃣ 最终输出（Civitai 兼容元数据）
最后一个节点自动完成所有元数据记录：
检查点名称
使用的 LoRAs
正向提示词
负向提示词
步数
CFG 值
采样器 + 调度器
宽度 / 高度
种子
超分模型
以及其他更多信息
上传至 Civitai 后，所有信息均完美显示——无需遗漏标签、无需猜测、无需手动编辑。