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# ComfyUI 工作流：实战案例解析
- URL: https://www.hubwiz.com/blog/comfyui-workflow-case-study/
- Published: 2024-11-14T06:28:10.000Z
- Updated: 2026-10-16T10:22:07.000Z
- Description: 在本文中，我将演示如何设置环境并使用 ComfyUI Compact 工作流生成图像。
- Author: admin
- Tags: TOOL, COMFYUI, COMFYUI-COMPACT-WORKFLOW, DUCHAITEN-PONY-XL, COMFYUI-CUSTOM-SCRIPTS, COMFYUI-IPADAPTER-PLUS, HAKKUN-COMFYUI-NODES, CANVAS_TAB, IMAGE-TO-IMAGE, VAST.AI, #Import 2026-10-14 14:41

在本文中，我将演示如何设置环境并使用 [ComfyUI Compact 工作流](https://civitai.com/models/583835/comfyui-compact-workflow?ref=hubwiz.com)生成图像。对于此研究案例，我将使用没有 LoRA 的 [DucHaiten-Pony-X](https://civitai.com/models/376450/duchaiten-pony-xl-no-score?ref=hubwiz.com)L。

## 1、运行环境

我没有一台非常强大的计算机。对于处于相同情况的人，我这样做。

我首先在[ vast.ai ](http://vast.ai/?ref=hubwiz.com)上租了一台电脑，有已包含 ComfyUI 环境的 Docker 映像（即模板）。然后，我选择一个实例，通常是 RTX 3060 之类的东西，下载速度约为 800 Mbps。这大约是每小时 0.15 美元。

我打开实例并启动 ComfyUI。我导入我的工作流并安装我缺少的节点。同时，我在实例上打开 Jupyter Notebook 并通过终端下载我的资源（检查点、LoRA 等）：

```
curl -L -H 'Authorization: Bearer <API_KEY>' -o ./models/checkpoints/checkpoint.safetensors https://civitai.com/api/download/models/<MODEL_ID>
```

注意：转到你的 [CivitAI 帐户](https://civitai.com/user/account?ref=hubwiz.com)以添加你的 `<API_KEY>`。然后，在 CivitAI 模型页面的下载部分直接找到 MODEL\_ID。

## 2、参数设置

我不会对设置进行太多调整。我只是强烈建议 [pythongosssss 节点](https://github.com/pythongosssss/ComfyUI-Custom-Scripts?ref=hubwiz.com)管理自定义单词并加载 [Danbooru 的标签](https://danbooru.donmai.us/?ref=hubwiz.com)。

## 3、定义风格

我喜欢生成看起来相同的连续图像来创建一个连贯的故事。为此，我使用 [IPAdapter ](https://github.com/cubiq/ComfyUI%5FIPAdapter%5Fplus?ref=hubwiz.com)注入从照片中拍摄的风格。我可以采用现有的，但我喜欢生成一堆，看看哪种心情最能打动我。

[Hakkun 节点](https://github.com/tudal/Hakkun-ComfyUI-nodes?ref=hubwiz.com)有助于在这件事上创造一些随机性。我通常使用一个简单的提示，没有太多关于这个主题的细节，但风格不同。我也尝试了不同的 LoRA 风格，但我在这里只使用检查点。

我不使用任何高分辨率修复或任何放大处理。这里的目标是快速输出内容。

```
score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up,
[lineart,sketch|realistic|photorealistic]
[cyberpunk|steampunk|]
[beach|city|forest|jungle|lake|snow|rain]
[sun,sunlight|moon,moonlight|]
[light particles|light rays|]
[[warm|cold] tones|]
[pastel colors|10:monochrome|multiple monochrome|]
1girl
```

> 提示的中文翻译：  
> score\_9, score\_8\_up, score\_7\_up, score\_6\_up,  
> \[线稿，素描|写实|照片写实\]  
> \[赛博朋克|蒸汽朋克|\]  
> \[海滩|城市|森林|丛林|湖泊|雪|雨\]  
> \[太阳，阳光|月亮，月光|\]  
> \[光粒子|光线|\]  
> \[\[暖|冷\]色调|\]  
> \[柔和色彩|10：单色|多重单色|\]  
> 1女孩

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1037.png)

第一个看起来不错，我会保存它并进入下一阶段。

## 4、IP Adapter

现在，我拍摄图像并将其放入 IP Adapter中。我通常会尝试不同类型的设置，以查看哪种输出效果最好。不要犹豫，尝试调整权重、起始值和结束值、IP Adapter的模型/强度等。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1038.png)

我尝试设置一些具有不同主题和环境的场景，只是为了看看哪种效果最好。我将造型关键字保持在最低限度，因为它通常由 IP Adapter处理。类似这样的：

```
score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up,
portrait, [from above|from below|straight-on], [light particles|]
1girl,
[ginger|brown|blue|red|green] hair
[short|long|medium] hair
[blue|green|yellow] eyes, [glasses|]
[white|black|gray] [tank top|shirt|dress|swimsuit]
```

> 提示的中文翻译:  
> score\_9, score\_8\_up, score\_7\_up, score\_6\_up,  
> 肖像，\[从上方|从下方|直视\]，\[光粒子|\]  
> 1女孩，  
> \[姜黄色|棕色|蓝色|红色|绿色\]头发  
> \[短|长|中等\]头发  
> \[蓝色|绿色|黄色\]眼睛，\[眼镜|\]  
> \[白色|黑色|灰色\] \[背心|衬衫|连衣裙|泳衣\]

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1039.png)

最后几张开始采用这种阳光过度曝光的风格。我喜欢“戴眼镜的短发”角色，所以我会记住这一点。

## 5、基本图像

我将保留我的 IP Adapter设置并编写一个不那么随机的提示。我将从生成一些这样的图像开始，并在必要时优化我的关键字：

```
score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up,
portrait, straight-on, light particles
1girl, sitting, adjusting hair
short hair, blonde hair, wavy hair, black hairband
yellow eyes, black glasses
black shirt, off-shoulder shirt
light smile, half-closed eyes, smirk
beach, sun, cloudy sky
```

> 提示的中文翻译：  
> score\_9, score\_8\_up, score\_7\_up, score\_6\_up,  
> 肖像，直视，光粒子  
> 1girl，坐着，调整头发  
> 短发，金发，波浪发，黑色发带  
> 黄色眼睛，黑色眼镜  
> 黑色衬衫，露肩衬衫  
> 淡淡的微笑，半闭的眼睛，假笑  
> 海滩，阳光，多云的天空

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1041.png)

最后一个看起来不错。我会用它作为基础。多亏了 [Canvas Tab 节点](https://github.com/Lerc/canvas%5Ftab?ref=hubwiz.com)，我甚至可以做一些调整。我将从修复图像上不必要的元素开始。

## 6、重新制作最终图像

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1042.png)

然后，我运行 img2img 生成，并使用去噪值进行一些调整，看看结果如何。除非我放置一个遮罩，否则它会重建整个图像，但我对此没意见。根据第一个结果，我运行 XY 图来查看去噪 + 步骤比较。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1043.png)

细节很微妙，但 0.6 降噪的 25 步似乎最稳定。我可以通过高分辨率修复、升级并输出带有元数据的最终图像。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1044.png)

## 7、结束语

这只是我处理图像的一个例子。有时我会调整采样器，尝试使用更多修复或使用多个 LoRA 进行一些返工。我希望它能让你了解可以做什么并激发你的灵感！

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原文链接：[ComfyUI Workflow: Study case](https://civitai.com/articles/5366/comfyui-workflow-study-case?ref=hubwiz.com)

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