comfyui毛坯房渲染，拥有这个工作流就够了_comfyui室内设计工作流

最新推荐文章于 2025-09-22 08:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-22 08:00:00 发布 · 930 阅读

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#人工智能 #深度学习 #stable diffusion #prompt #chatgpt #设计 #室内设计

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利用ComfyUI工作流将毛坯房图像渲染成效果图

在现代室内设计的世界里，运用先进的图像渲染技术不仅大幅提高了设计的效率，还极大地丰富了视觉展示效果。今天，我想向大家介绍一种创新的图像处理方法，这种方法基于ComfyUI工作流。

它可以轻松地把毛坯房的图片转换成精致的室内效果图。通过结合风格参考图，我们能够实现精确到位的设计预期，让每一个空间都焕发出想要的美感和氛围。

工作流作者：AIkobo-HJL

1大模型与风格参考图

我们采用的是老王建筑大模型，这是一款专门为建筑设计定制的高精度大规模模型，提供了丰富的可调参数，满足不同设计需求。

在默认设置下，我们会启用风格参考图（IP Adapter），以便用户可以根据自己的具体需求调整风格权重，确保最终渲染效果完美符合设计愿景。这种方式不仅提升了设计的灵活性，还确保了每一个项目都能达到最佳的视觉表现。

可调参数

为了适应不同的设计需求和渲染要求，我们在封装中新增了更多可调参数：

风格参考图权重：用户可以根据需要调节风格参考图的影响程度，从而实现更为个性化的渲染效果。
放大系数：默认分辨率为768，用户可以调节放大系数以获得更高分辨率的图像。
生成图片数量：最多一批可以生成4张图片，方便用户进行多种设计方案的比较和选择。

2原图蒙版消除修改功能

我们还新增了原图蒙版消除修改功能（LAMA），使用户能够在不影响原始图像的情况下，对图像进行细节调整和修改。这一功能大大提升了设计的灵活性和图像处理的精准度。

不使用风格参考图的替代方案

如果用户不希望使用风格参考图，可以通过修改正面提示词来生成图片。这一功能为用户提供了更多创作自由，能够在保持高质量输出的同时，体现出更多的个性化设计元素。

节点信息

在这一工作流中，我们使用了一系列原生节点和自定义节点，以确保处理过程的高效性和灵活性。

原生节点：
Primitive Nodes (8): MaskToImage, ImageToMask, LoadImage, SaveImage, PreviewImage, GrowMask, UpscaleModelLoader, CLIPVisionLoader
Custom Nodes (9): ComfyUI-Custom-Scripts, ComfyUI_IPAdapter_plus, ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet, comfyui_controlnet_aux, was-node-suite-comfyui, efficiency-nodes-comfyui, ComfyUI_Comfyroll_CustomNodes, ComfyUI_UltimateSDUpscale, stability-ComfyUI-nodes

模型和工具：
Checkpoints (1): 1-老王_ARCH_MIX_V0.5/0.5/8609
Loras (2): “1-老王_ARCH_MIX_V0.5(0.5)”, 24室内设计轻奢风格LORA（精）/V1.0/6200
Unknown Nodes (1): LaMaInpainting

模型下载：https://www.liblib.art/modelinfo/8ca144d887554751ad0e16dc9c9e1323

利用ComfyUI工作流，我们能够高效地将毛坯房图像渲染成理想的效果图，并且可以根据需要进行各种调整和修改。这一方法不仅提高了设计效率，还提供了更为个性化和精细化的设计工具，帮助设计师实现他们的创意和目标。

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