SDXL 优化工作流

一个简化版的 SDXL 图像到图像优化工作流，集成了 LoRA 管理、检查点优化和智能面部/皮肤细节增强功能。

核心功能

LoRA 管理器集成

工作流包含一个完整的 LoRA 管理系统，支持触发词控制：

• 触发词开关 — 可选择性启用或禁用单个 LoRA 的触发词

• 触发词过滤 — 根据开关状态动态过滤激活的触发词

• 支持多个 LoRA，每个 LoRA 可独立管理触发词

• 与 CLIP 条件化直接集成，确保提示词应用的一致性

优化检查点系统

专为优化器设计的独立检查点加载与模型控制：

• 使用独立的检查点加载器专门用于优化阶段

• VAE 路由系统，确保整个流程中编码/解码的一致性

• 支持 SDXL 优化检查点（示例：fluxRefiner_v11.safetensors）

• 提供独立的 MODEL、CLIP 和 VAE 输出，便于灵活的工作流路由

FaceDetailer 集成

使用 Impact Pack 节点实现智能面部与皮肤细节增强：

• 面部检测 — 使用 UltralyticsDetectorProvider 和 face_yolov8n_v2.pt 获取精确的面部边界框

• 皮肤分割 — 使用 skin_yolov8n-seg_800.pt 分割检测器精准定位皮肤区域

• SAM 集成 — 使用 SAMLoader（sam_vit_b_01ec64.pth）实现高级掩码与细节隔离

• 结合边界框检测与分割，实现全面的面部增强

• 与优化阶段直接集成，实现无缝细节处理

工作流结构

工作流通过顺序优化管道处理图像：

1. 初始处理 — 图像缩放与 VAE 编码准备

2. LoRA 应用 — 触发词过滤与 LoRA 权重应用

3. 优化阶段 — 使用条件化加载专用检查点进行优化

4. 细节增强 — 面部/皮肤检测与针对性细节提升

5. 输出 — 提供两个保存点：优化结果与放大结果

技术规格

• 图像缩放节点 — ImageResizeKJv2，支持可配置尺寸（默认 1024x1024）

• 放大支持 — 集成放大模型加载器，支持优化后放大

• 元数据保留 — 使用 SaveImageWithMetaData 节点保留完整生成参数

• VAE 管理 — 通过 ReroutePrimitive 实现集中式 VAE 路由，确保一致性

输出选项

工作流提供两个独立的保存点：

• 优化输出 — 基础分辨率下的直接优化结果

• 优化放大 — 保留细节的增强放大版本

两个输出均包含完整的元数据嵌入，便于复现与工作流追踪。

使用说明

本工作流专为现有图像或潜在空间的优化设计。LoRA 管理器提供对触发词激活的精细控制，允许您在优化阶段精确调整应用的风格元素。集成的细节增强器专门针对面部特征和皮肤区域，以提升真实感与细节表现，同时不影响整体构图。