【comfyui教程】一键更换模特姿势，ComfyUI工作流分享！

原创已于 2025-06-13 11:17:37 修改 · 548 阅读

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#人工智能 #SD教程 #stable diffusion #Lora

于 2025-06-13 11:17:29 首次发布

前言

一键更换模特姿势，ComfyUI工作流分享

在创意图像生成领域，ComfyUI 正成为一款不可忽视的神器。作为一款专为 Stable Diffusion 设计的基于节点的图形用户界面（GUI），它通过链接不同的模块（称为“节点”）来实现图像生成的高自由度和高度定制化。今天，我们就来分享一个精彩的 ComfyUI 工作流：一键更换模特姿势，让你的创作效率直线飙升！

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什么是 ComfyUI？

简单来说，ComfyUI 是一款为图像生成爱好者量身打造的工具，它以轻量化、快速、高效著称。与传统工具相比，ComfyUI 不仅运行速度更快，对硬件的要求也相对较低，非常适合低配置设备使用。
更重要的是，它提供了一个独立的 GUI 界面，用户可以在本地环境中轻松构建和执行复杂的图像生成工作流，无需依赖其他平台或云端环境。

它的核心亮点包括：

节点式操作：数据流清晰可见，构建逻辑直观。
高度灵活性：支持高度自定义和工作流复用。
易于分享：每个工作流文件都可复现，非常适合分享和交流。

ComfyUI 的节点工作流

在这个一键更换模特姿势的工作流中，节点是核心。以下是本次工作流中的 Primitive Nodes（基础节点） 和 Custom Nodes（自定义节点）：

基础节点（Primitive Nodes）：

CLIPTextEncode：文本编码，解析提示词。
CLIPVisionLoader：加载 CLIP 模型以支持视觉操作。
LoadImage、SaveImage：图像加载与保存，支持快速输入输出。
UNETLoader、VAELoader：用于模型的加载和解码，支持高效生成。

自定义节点（Custom Nodes）：

Image To Mask、GrowMask：处理图像遮罩，精准控制需要更改的区域。
BasicScheduler、DifferentialDiffusion：调度与扩散，调整生成策略。
RandomNoise：增加噪声，为模型生成提供更多随机性。
ImageCrop+、ImageBlendAdvance V2：裁剪和混合图像，提供更精细的图像操作。
LayerUtility: ColorPicker：为图像上色，进一步提升画面质感。

一键更换模特姿势的实现原理

导入图像：通过 LoadImage 节点加载目标模特图像。
生成遮罩：使用 Image To Mask 和 GrowMask 节点标记需要修改的区域，例如模特的身体姿态。
应用扩散算法：借助 DifferentialDiffusion 节点对目标区域进行扩散生成。
更新姿势：结合 RandomNoise 节点，为模特重新生成姿势，并通过 CLIPTextEncode 调整提示词实现控制。
导出结果：生成图像后，通过 SaveImage 节点保存文件，同时可一键分享整个工作流文件。

为什么选择 ComfyUI？

上手容易，功能强大
无论是新手还是高级用户，都能轻松驾驭 ComfyUI 的工作流。其模块化设计直观、灵活，特别适合尝试不同风格和效果。
社区支持强大
作为开源项目，ComfyUI 的 GitHub 社区提供了丰富的资源。用户不仅可以获取最新的节点，还能下载他人分享的优秀工作流，省去了复杂调试的过程。
低配置友好
对于硬件性能有限的用户来说，ComfyUI 无疑是绝佳选择。它在低配置设备上的表现依然流畅，让更多创作者能够体验图像生成的乐趣。