All-in-One. Z-Image, WAN, Flux, Flux Kontext, Txt2Img, Img2Img, inpaint, LLM

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模型描述

此工作流支持:

  • Z-Image、Flux、Flux Kontext 和 Lumina-Image 2.0

  • txt2img、img2img、修复(Inpaint)功能

  • safetensor、gguf 和 svdq(Nunchaku)检查点

  • 强大的多 Lora 加载器(Lora 管理器)

  • LLM 描述图像、增强提示等

  • 人脸细节增强(Face Detailer)

  • (手动)Kontext 多图像加载

使用 Linear\Euler Normal,步数设为 12 用于 Z-Image

您可以通过工作流中心的红色开关开启或关闭各模块。

img2img 和修复的降噪设置位于 img2img 组中。

Kontext 支持可通过采样器节点上的开关启用或禁用。

待办事项:

  • 增加 txt2i 和 i2i 支持

  • 增加 Qwen 图像支持

  • 增加 Qwen 图像编辑支持

此外,内置了 LLM 节点(如无需使用,可直接删除 LLM 组)

https://github.com/AlexYez/comfyui-timesaver

TS_Qwen3_Node 节点可描述图像、翻译提示并增强提示。

若您的操作系统为 Windows,且无法安装 Qwen3_Node 依赖项(未安装编译器),请尝试从以下地址下载 .whl 文件:

https://github.com/boneylizard/llama-cpp-python-cu128-gemma3/releases

然后关闭 ComfyUI,打开 python_embeded 文件夹,在地址栏输入 cmd,执行以下命令:

.\\python.exe -I -m pip install "下载的.whl文件路径"

安装完成后,即可正常启动 ComfyUI 并按常规方式安装缺失的自定义节点。

编辑:若 .whl 安装失败,请检查您的 Python 版本,确保 .whl 文件是为此版本构建的。若仍失败,请尝试将 .whl 文件当作压缩包打开,直接将所有文件夹解压至 python_embeded\Lib\site-packages 目录中。

此模型生成的图像

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