ConfyUI, Basic Workflow, image generator with 1 color correction node

这是开始生成图像时可以使用的基本工作流之一，其中包含了 LoRA 和潜在上采样功能。（在示例图片中，你只会看到对比度滑块被调整，其他参数未作改动）

此工作流包含一个 LoRA 节点和一个潜在上采样节点。（基础配置，用于测试与探索）

在 ComfyUI 中，“颜色校正 GPU (MTB)”节点提供基于 GPU 加速的颜色校正功能，采用一种名为 中值阈值位图 (MTB) 的方法。该节点可调整图像或视频帧的颜色，以修正亮度、对比度和色彩平衡方面的不一致，从而提升视觉清晰度。以下是“颜色校正 GPU (MTB)”节点的工作原理：

亮度与对比度调整：MTB 过程会识别图像的中值亮度水平，并创建一个阈值，用于在不损失细节的前提下调整亮度和对比度。通过在一系列图像或帧中对整体亮度水平进行对齐，这种校正可确保动画或合成中的光照保持一致。

色彩平衡一致性：借助 MTB，该节点可检测并纠正色彩失衡，从而最小化主导色调或偏色，使颜色显得更自然、准确。这在光照变化或混合光照条件下尤为有用，而 GPU 加速处理使调整快速高效。

减少动画中的闪烁：在动画序列中，光照或色彩的微小差异可能导致闪烁或抖动。MTB 颜色校正可平滑这些变化，使各帧间呈现更稳定的视觉效果，有助于维持色彩和亮度的统一性，提升动画的流畅性，并减少因色彩或光照突变带来的视觉干扰。

高效处理：该节点在 GPU 上运行，专为高速处理进行优化，适用于复杂动画或高分辨率帧等对性能要求较高的场景。

总之，ComfyUI 中的“颜色校正 GPU (MTB)”节点旨在利用 GPU 资源，高效调整亮度、对比度和色彩平衡，为静态图像和动画序列生成稳定、视觉统一的帧，从而实现整体画面的精致与一致性。

请尝试一些 LoRA 和一两个上采样模型，用这些工具开启你的创作之旅。我将在后续的工作流中更深入地讲解如何测试它们。

一些 LoRA 模型

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请记住，图片的风格将取决于你使用的检查点和 LoRA……尽情享受吧！