10分钟上手ComfyUI场景生成：从建筑设计到自然风景的AI创作指南

10分钟上手ComfyUI场景生成：从建筑设计到自然风景的AI创作指南

【免费下载链接】ComfyUI 最强大且模块化的具有图形/节点界面的稳定扩散GUI。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI

你是否还在为建筑可视化、室内设计效果图或风景插画的创作效率低下而烦恼？本文将带你通过ComfyUI的节点式工作流，快速掌握AI场景生成的全流程。无论是现代主义建筑、日式庭院风景还是北欧风格室内设计，你都能通过直观的节点组合实现专业级效果。

核心功能模块与工作原理

ComfyUI作为模块化的稳定扩散GUI（图形用户界面），通过节点式工作流实现复杂的AI生成任务。其核心优势在于可视化参数调节和灵活的节点组合，特别适合需要精确控制的场景生成任务。

关键技术组件

• 模型加载器：CheckpointLoaderSimple负责加载基础扩散模型，支持多种建筑、风景专用模型
• 文本编码器：CLIPTextEncode将设计描述转化为AI可理解的向量
• 潜在空间处理：VAEDecode和VAEEncode实现像素与潜在空间的转换
• 图像后处理：ImageStitch支持多图拼接，适合生成大幅场景

工作流程图

建筑设计生成完整流程

1. 基础模型配置

首先通过CheckpointLoaderSimple节点加载建筑专用模型，推荐使用"architectural-diffusion-v2" checkpoint。该节点位于nodes.py#L559-L580，返回模型、CLIP和VAE三个核心组件。

2. 精准文本描述工程

使用CLIPTextEncode节点(nodes.py#L54-L74)输入结构化的建筑描述：

现代主义风格办公楼，玻璃幕墙，几何形态，黄昏光影，8K渲染，写实主义

同时设置负面提示词避免常见缺陷：

丑陋的比例，错误的透视，模糊，低细节

3. 高级参数调节

• 采样器选择：建议使用"Euler a"或"DPM++ 2M Karras"
• 步数设置：建筑细节丰富，推荐30-40步
• CFG Scale：设为7-8，平衡文本一致性与创作自由度
• 尺寸配置：1024x768或1280x960，保持建筑比例协调

4. 多视图生成技巧

通过ImageFlip和ImageRotate节点生成建筑多角度视图：

• 正视图：默认配置
• 侧视图：添加"侧面视角，立面图"到提示词
• 鸟瞰图：使用"俯视图，航拍视角"并配合ConditioningSetArea限定区域

自然风景创作技巧

地形与天空生成

风景生成的关键在于环境氛围的营造。通过组合以下节点实现自然场景：

1. 使用CLIPVisionEncode处理参考风景图片
2. 结合ConditioningCombine混合文本与图像提示
3. 应用LatentNoise控制场景随机性

季节与天气控制

通过扩展提示词实现季节变化：

• 春季："樱花盛开，嫩绿植被，薄雾，清晨阳光"
• 冬季："雪景覆盖，枯枝，蓝色调，日落"

使用ConditioningSetTimestepRange节点控制天气效果出现的时间范围，例如让雾气效果主要作用于采样后期。

室内设计应用方案

空间布局生成

室内设计需特别注意空间逻辑和家具比例。推荐工作流：

1. 先用简单几何描述空间布局："开放式客厅，L型沙发，落地窗，极简风格"
2. 使用VAEEncodeForInpaint节点保留结构线条
3. 通过ControlNetLoader加载深度估计模型增强空间感

材质与光影调节

利用ComfyUI的材质控制节点：

• ImageAddNoise添加材质纹理细节
• ImageAdjustments调节HSL参数模拟不同光源
• LatentBlend融合不同材质效果

专业级输出优化

超分辨率处理

对于大幅打印需求，使用ImageScaleToMaxDimension节点配合4x超分模型：

# 示例代码片段来自nodes_images.py
def upscale(self, image, upscale_method, largest_size):
    height = image.shape[1]
    width = image.shape[2]
    # 按比例缩放至最大维度
    if height > width:
        width = round((width / height) * largest_size)
        height = largest_size
    # ...

多图拼接与全景生成

当需要生成超宽场景时，使用ImageStitch节点横向拼接多张生成结果，注意保持：

• 一致的光照方向
• 相同的风格参数
• 重叠区域约15%

项目实践案例

案例1：现代别墅外观设计

节点组合： CheckpointLoaderSimple → CLIPTextEncode → KSampler → VAEDecode → ImageScaleToMaxDimension

核心参数：

• 模型：architectural-diffusion-v2
• 尺寸：1280x960
• 步数：35
• CFG：7.5

生成效果：

案例2：日式庭院风景

提示词优化： "枯山水庭院，石灯笼，枫叶，木质茶室，禅意，午后光影"

特殊处理： 使用ConditioningSetArea突出庭院细节区域，强度设为1.2。

扩展资源与进阶方向

推荐模型资源

• 建筑专用：architectural-diffusion-v2、realvisxl-architecture
• 室内设计：sdxl-interior-design-v1.0
• 风景生成：nature-photography-diffusion

高级技术探索

• ComfyUI API：通过编程方式控制节点工作流
• 自定义节点开发：创建专属场景控制节点
• 批量处理脚本：实现多方案并行生成

总结与下一步

通过ComfyUI的节点式工作流，设计师可以摆脱复杂的参数调试，专注于创意表达。建议下一步：

1. 探索comfy_extras/中的高级节点
2. 尝试不同模型的混合使用
3. 学习conditioning节点的高级应用

立即开始你的AI场景创作之旅，释放设计想象力！

本文基于ComfyUI v0.7.0版本编写，部分功能可能随版本更新有所变化。完整项目代码可通过以下仓库获取：https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI

【免费下载链接】ComfyUI 最强大且模块化的具有图形/节点界面的稳定扩散GUI。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI