comfyUI一键精修工作流

最新推荐文章于 2025-05-05 13:07:46 发布
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AI工作流-产品精修，一键修图正向提示词

corporate branding style, clean, modern, sleek, minimalist, business-oriented, retail packaging style, vibrant, enticing, commercial, product-focused, eye-catching, professional, highly detailed, luxury product style, elegant, sophisticated, high-end, luxurious, product photography, advertising poster style 反向提示词 grungy, cluttered, disorganized, noisy, blurry, amateurish, sloppy, unattractive, cheap

WinDaWangGong
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『大模型笔记』ComfyUI工作流对应的Json文件字段解析！
AI新视界
12-10 696
ComfyUI工作流对应的Json文件字段解析！
美工彻底失业！【AIGC】comfyui产品一键精修工作流分享
阿道夫的博客
12-28 1274
使用 FLUX + JOY2 进行主要优化，针对产品特性重新调整光影和细节融合，最后通过 SUPIR 进行高清放大（新手不推荐本地部署）。**工作流地址：**https://www.liblib.art/modelinfo/ab93b611cada4103958573164903d37e?**相关珠宝lora：**https://www.liblib.art/modelinfo/16c091632d9744f2b89540172333642f?先去把AI江子大佬的工作流下载下来。
老照片修复新宠 ——AI工作流应用之 ComfyUI
m0_59236602的博客
01-06 2475
随着AI的兴起，互联网已经迎来了AI时代，作为一名工作多年的程序员也要跟上时代的潮流，今天我们来介绍一款基于Stable Diffusion模型的开源AI工具：ComfyUI 话不多说，我们先来看看基于ComfyUI搭建的一套工作流的效果
[ComfyUI]商用工作流之产品精修
m0_56144365的博客
02-14 848
今天分享一个最近看到还不错的产品精修的工作流，原理不难，一起来看看
ComfyUI | 拆解人像精修工作流_拯救废片（半身肖像去油瑕疵）
m0_64365896的博客
02-08 587
*废片：**半身人物肖像**目标：**去油，去除皮肤瑕疵，精修美化**工具：**comfyui + ps↓① 加载图像② 自动处理图像尺寸符合模型要求③ 自动处理选区④ Flux模型加载⑤ 皮肤优化提示词 + LORA加载（可选）⑥ 重绘选区1、获取「1、加载图像」的图像参数 Original_IMG2、获取图像的高度值，进行判断，并输出重绘尺寸if (height/1024) > 1 ，为True，则 height - 1024；
AI绘画--还在为面部瑕疵烦恼？ComfyUI脸部工作流帮你一键修复
阿道夫的博客
08-05 4821
大家好我是小王同学！！SD的WebUI 中的面部修复神器 ADetailer，无法在ComfyUI 中使用。那么如何在ComfyUI中进行面部处理呢？ComfyUI 中也有几个面部修复功能，比如ComfyUI Impact Pack（FaceDetailer），以及换脸插件Reactor和IPAdapter。ComfyUI-Impact-Pack 是一个功能强大的插件，专为 ComfyUI 设计，用于从图片中识别出人脸面部，重绘人脸。
Comfy UI 工作流（一）高清修复
保持敏感！保持学习！
11-18 2474
使用 Comfy UI 完成一系列的操作需要多个不同功能项的节点构成，而这些节点所构成的就是工作流。比如：文生图工作流。工作流的方式，使用 Comfy UI 拥有了更多的灵活性，同样也多复杂性。在使用 Comfy UI 时，除了特殊场景需要构建自己的工作流外，大多场景都能够直接从官网或者第三方网站获取到工作流。本文，主要学习 Comfy UI 默认的工作流，用来熟悉 Comfy UI 的使用。高清修复，本质上就是图生图，先生成一张低分辨率的图，然后在图生图中进行放大。
全网最全comfyui工作流保姆级教程来啦！comfyui工作流搭建看这一篇就够了
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m0_71746299的博客
05-10 2万+
ControINet 有独立的控制图像，通过对图像的预处理，再结合提示词进行生成图像 不同的预处理可以对生成的图像进行不同的控制，一般有风格约束、线条约束、姿态约束、景深控制等，不管是WebUI还是ComfyUI，都有强大ControlNet，这里不详细介绍ControlNet，主要讲下如何在ComfyUI中使用ControlNet，后续可能专门写一篇ControlNet的详细介绍。当我们采用他人创建的工作流时，有时会遇到他们所使用的一些节点我们本地并未安装，从而出现了节点缺失的问题。
comfyui 电商精修工作流分享
02-14
### ComfyUI 电商图像精修工作流程最佳实践 #### 1. 初步准备与环境配置 为了确保ComfyUI能够高效运行并达到理想的图像处理效果，需先安装必要的软件和依赖项。推荐使用Python虚拟环境来管理项目所需的库文件[^2]。...
Deepseek×ComfyUI革命性工作流：AI图像3倍速精修实战指南
deepseek01的博客
03-05 950
ComfyUI「玄学精修」工作流核心逻辑：通过节点级联优化与GPU运算资源动态分配技术，实现传统精修流程3倍以上的出图效率。（实测RTX3060显卡单张精修图处理时间从45秒降至14秒）一、颠覆认知的节点参数配置（附对比图）1. InSPyReNet抠图模块threshold=单图生成时间2.4s7.1s295%批量处理能力18张/分钟5张/分钟360%显存利用率83%47%76%：AI图像优化工作流、ComfyUI加速方案、Deepseek节点配置。：ComfyUI插件安装、工作流导入、参数调优。
图片精修工作流
03-12
首先，根据用户提供的引用内容，特别是引用[1]、[3]、[4]，这些提到了使用ComfyUI的工作流，包括带遮罩的Flux图生图方法、产品精修工作流以及ComfyUI在生成速度上的优势。 首先，我应该整理图片精修的基本步骤，...
【ComfyUI系列教程】从新手到高手的蜕变指南：30分钟掌握AI绘图黑科技
JavaKotlin技术专栏
04-01 801
ComfyUI就像AI绘图界的乐高，一旦掌握节点逻辑，你将解锁无限创作可能。第2课：如何用ControlNet精确控制人物姿势第3课：多模型串联生成超现实场景第4课：批量处理图片的自动化脚本现在，点击左下角「一键启动」，开启你的AI绘画新纪元吧！下期预告：用ComfyUI制作动态表情包，3步实现人物眨眼动画！
ComfyUI搭建使用教程
培根芝士的专栏
11-23 2万+
ComfyUI 是一个基于节点流程式的stable diffusion AI 绘图工具WebUI， 通过将stable diffusion的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。ComfyUI因为内部生成流程做了优化，生成图片时的速度相较于WebUI有10%~25%的提升（根据不同显卡提升幅度不同），生成大图片的时候不会爆显存，只是图片太大时，会因为切块运算的导致图片碎裂。
【ComfyUI工作流】超实用商业级工作流之产品精修
m0_56144365的博客
01-03 1308
今天分享一个最近看到还不错的产品精修的工作流，原理不难，一起来看看
Comfyui一键产品精修，提高你200%的工作效率！干货教程【AIGC】
阿道夫的博客
12-28 1035
一键精修工作流产品精修是业内工作中是比较繁琐的一环Comfyui通过Controlnet控制图像，IPAdapter参考图片，加上反推提示词是可以一键完成繁琐的工作的对产品类目多，结构不太复杂的的产品精修是一个革命性的速度提升，在复杂精修流程中也可以减轻工作量。批量作业可以使用WD或者joy来反推也可以，看配置特殊的自己写提示词会效果好一点控制节点，我这里用LineArt和深度节点来控制如果产品比较脏或者划痕较多controlnet强度可以调低一点产品细节较多，强度可以调高点。
自然语言处理实战：用CRF打造高精度命名实体识别系统
Loving_enjoy的博客
05-03 1642
无论是想快速搭建一个可用的NER系统，还是希望深入理解概率图模型的精髓，CRF都是值得放入工具箱的利器。'prev_is_b-geo': prev_tag == 'B-GEO' # 假设prev_tag是前一个标签。('参观天安门', ['O', 'B-POI', 'I-POI', 'I-POI'])" —— 人工智能先驱吴恩达。- **BiLSTM-CRF**：经典组合，在CoNLL-2003达到91%的F1值。('北京市', ['B-GEO', 'I-GEO', 'I-GEO']),
解锁DeepSeek模型微调：从小白到高手的进阶之路
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05-05 1858
本文围绕 DeepSeek 模型微调展开系统阐述。首先介绍 DeepSeek 模型在 AI 领域的重要地位及其优势，点明微调对提升模型性能的关键意义。接着深入解析微调原理，涵盖迁移学习基础与参数更新机制。随后详细讲解数据准备、模型选择加载、微调训练实战等核心步骤，包括数据收集标注预处理、参数设置与策略选择。还通过实战案例展示微调全流程，并基于评估结果提出优化改进方法。最后对 DeepSeek 模型微调进行总结，展望其未来发展方向，为希望掌握 DeepSeek 模型微调技术的读者提供全面指导。
comfyui一键换装工作流
02-21
### ComfyUI 一键换装工作流实现教程 #### 选择合适的工具和环境配置 在开始之前，确保已经按照基础教程中的指导完成了ComfyUI的安装与配置[^1]。这包括但不限于软件本身的下载、模型和插件的安装。 #### 准备素材资源 对于一键换装功能而言，准备高质量的人物图像作为底图是非常重要的。同时准备好用于替换的新服装图片，这些素材的质量直接影响最终的效果质量[^2]。 #### 构建基本工作流框架 启动ComfyUI程序，在界面内构建起一个初步的工作流结构。此阶段主要关注于连接输入端口到处理节点之间必要的路径设置，比如加载待编辑的人像照片至平台中等待进一步操作。 ```python # Python伪代码表示如何初始化项目并载入初始图像数据 project = initialize_comfyui_project() input_image_path = "path/to/person.jpg" load_image(project, input_image_path) ``` #### 添加特定的一键换装组件 根据官方提供的资料介绍，找到支持该特性的专用节点或脚本文件，并将其加入现有的图形化编程环境中去。通常情况下会涉及到一些预训练好的AI算法来识别衣物边界从而完成精准覆盖。 #### 调整参数优化输出结果 利用界面上可调节的各项属性滑竿微调直至满意为止。这里可能需要反复试验不同的组合方案以获得最理想的结果展示形式。例如调整透明度使得新旧服饰自然融合而不显突兀。 #### 执行并保存成果 当一切设定完毕之后就可以点击运行按钮让整个过程自动执行起来啦！最后不要忘记导出成品以便分享给他人欣赏哦。
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