ComfyUI工作流解析：照片转绘复古头像

这个案例整合了我们之前所学的全部内容，非常适合作为综合案例进行复习和加深理解。

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这个工作流使用comfyui来将照片转换为复古动漫风格的图像。以下是这个工作流中的各个节点及其功能的详细解析：

节点解析

1.图像加载和预处理：

LoadImage (id: 13):加载指定URL的输入图像。

DF_Get_image_size (id: 15):获取加载图像的宽度和高度。

EmptyLatentImage (id: 5):创建具有提取维度的空潜在图像。

2.ControlNet加载器和预处理器：

ControlNetLoader (id: 28):加载用于线稿的ControlNet模型 (control_v11p_sd15_lineart.pth)。

ControlNetLoader (id: 30):加载用于姿态检测的ControlNet模型 (control_v11p_sd15_openpose.pth)。

ControlNetLoader (id: 27):加载用于深度检测的ControlNet模型 (control_v11f1p_sd15_depth.pth)。

Zoe_DepthAnythingPreprocessor (id: 40):处理图像以生成深度信息。

Inference_Core_LineArtPreprocessor (id: 42):处理图像以生成线稿信息。

OpenposePreprocessor (id: 39):处理图像以生成姿态关键点。

3.条件应用和组合：

ControlNetApply (id: 26， 29， 31):应用ControlNet条件到图像上，结合深度、线稿和姿态信息。

ConditioningCombine (id: 37):组合不同的条件信息。

4.文本编码：

CLIPTextEncode (id: 6):对正面描述文本进行编码，例如“beautiful scenery nature glass bottle landscape， purple galaxy bottle”。

CLIPTextEncode (id: 7):对负面描述文本进行编码，例如“Easy Negative， worst quality， low quality”等。

CLIPTextEncode (id: 34):对额外描述文本进行编码，例如“official art， context art， retro anime， complex background， blurry background， depth of field”。

5.模型加载和采样：

CheckpointLoaderSimple (id: 4):加载主要的生成模型 (AWPainting(1.4))。

LoraLoader (id: 10， 16):加载Lora模型用于特定风格的调整（例如“80'sFusion(V2.0)”和“Retro Anime(1.0)”）。

KSampler (id: 3):使用KSampler进行潜在图像的采样，结合模型、正面和负面条件以及潜在图像。

VAEDecode (id: 8):将采样后的潜在图像解码为最终图像。

6.图像保存：

SaveImage (id: 9):保存生成的图像。

使用说明

由于ComfyUI工作流比较复制，所以我这里直接提供工作流，并对重点进行解释说明帮助大家梳理逻辑。需要这个工作流的可以扫底部二维码加群获取哦，大家如果有哪里看不明白也可以加群交流。

第一次使用工作流可能会报错提示安装缺失节点，我们在管理器中把缺失的节点安装上即可

加载Lora

大模型串联两个Lora

反推标签

没有WD14 反推提示词的小伙伴可以在管理器中搜索WD安装即可，clip文本编码要改成以文本输入才可以和WD反推出的关键词连接

ControlNet控制

这边用到三个controlnet串联分别是，深度图，线稿，和姿态控制。

获取图片宽高

合并提示词

由于我们的Lora模型需要一些触发词，但是之前的文本编码器已经和WD连接，所以我们只能在复制一个文本编码器和WD提示词的文本编码器合并。最后把合并的条件连接到第一个controlnet应用

工作流效果

该工作流的主要步骤是通过加载和预处理图像，应用不同的ControlNet模型生成辅助信息（如深度、线稿和姿态），然后结合这些信息以及文本描述进行图像生成，最终解码并保存生成的复古动漫风格图像。需要这个工作流的可以扫底部二维码加群获取哦

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