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【ComfyUI】SDXL Refiner 提示进一步提升生成图像的质量

今天展示的案例是一个基于 SDXL Base 与 Refiner 双模型链路 的 ComfyUI 工作流。整个流程以空白潜空间为起点,通过文本提示词编码与采样步骤逐层迭代生成图像,再借助 Refiner 模型完成精修,最终由 VAE 解码器将潜空间数据还原为可见图像并保存。

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该设计能够在保持生成自由度的同时提升画面质量,适合演示基础到进阶的多阶段合成过程。

文章目录

  • 工作流介绍
    • 核心模型
    • Node节点
  • 工作流程
  • 应用场景
  • 开发与应用

工作流介绍

本工作流的核心是利用 Base 模型Refiner 模型 的分工协作来生成高质量图像。Base 模型负责生成整体画面构架与细节雏形,而 Refiner 模型则对输出进行二次处理,使图像更加清晰自然。节点结构围绕文本提示词编码、潜空间采样、VAE 解码以及图像保存展开,所有环节通过精确的参数控制互相衔接。配合步骤控制节点,可以灵活设定迭代次数与切换步数,从而保证采样过程在效率与效果间取得平衡。

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核心模型

在这个工作流中,Base 模型与 Refiner 模型分别加载自 SDXL 的官方权重文件。Base 模型负责生成主要画面,Refiner 则在后续步骤进行精修,最终通过 VAE 将潜空间结果解码为图像。两者结合保证了生成的画面既有整体的构图感,又具备细节上的锐利与自然。

模型名称说明
sd_xl_base_1.0.safetensors用于图像的初始生成,负责画面整体框架与主体结构
sd_xl_refiner_1.0.safetensors用于二次精修,强化细节表现与画面质感

Node节点

节点的设计涵盖了提示词编码、潜空间生成与控制、采样器、解码器等关键环节。Empty Latent Image 节点设定了图像分辨率,CLIPTextEncode 节点用于处理正向与负向提示词,KSampler Advanced 则控制采样步骤与噪声迭代过程。Refiner 分支与 Base 分支相互衔接,最终输出通过 VAE 解码为图像并由 Save Image 节点保存。整体节点结构清晰,适合演示多阶段图像生成的完整路径。

节点名称说明
Empty Latent Image设定生成图像的分辨率与潜空间初始值
CLIPTextEncode将正向与负向提示词编码为条件输入
KSampler Advanced - BASE控制 Base 模型采样,负责整体画面生成
KSampler Advanced - REFINER控制 Refiner 模型采样,对画面进行精修
VAE Decode将潜空间数据解码为可见图像
Save Image输出并保存最终图像

工作流程

整个流程从生成潜空间开始,以提示词编码为条件输入驱动 KSampler 迭代采样,再结合 Refiner 进行二次修正,最后通过 VAE 解码得到最终图像。每一个阶段都紧密衔接,形成从无到有、从粗到精的图像生成链路。Base 模型的采样过程为画面建立了框架,而 Refiner 在后续补充细节与质感。通过步骤控制节点,采样次数和切换时机能够灵活设定,既保证了效率,也兼顾了图像表现力。最终的输出通过 Save Image 节点落地,确保结果可被直接保存与使用。

流程序号流程阶段工作描述使用节点
1潜空间初始化设定图像分辨率与潜空间起点Empty Latent Image
2文本条件输入对正向与负向提示词进行编码,生成条件信息CLIPTextEncode
3基础采样在 Base 模型下进行迭代采样,生成图像初稿KSampler Advanced - BASE
4精修采样使用 Refiner 模型对图像进行进一步细化处理KSampler Advanced - REFINER
5解码与输出将潜空间数据解码为可见图像,并保存为文件VAE Decode, Save Image

应用场景

这一工作流适合在多种创意和生产任务中应用。由于采用 Base 与 Refiner 的组合方式,既能保证快速生成初稿,又能实现细节精修,因此在插画、概念设计和影视级画面制作中具有较强的适用性。对于设计师与内容创作者而言,它能在保持效率的同时提供更高的质量保证;对于学习 ComfyUI 的初学者,该工作流又是一个完整的范例,涵盖了文本编码、采样、潜空间解码等关键环节,具有较强的教学价值。

应用场景使用目标典型用户展示内容实现效果
插画与概念设计快速生成高质量草图并进行细化插画师、概念设计师高分辨率人物或场景画面既能生成整体画面,又能强化细节质感
影视与动画制作构建镜头氛围与视觉素材动画导演、视频后期人员背景图像、场景氛围在画面统一的基础上实现清晰自然的细节
教学与研究展示多阶段合成的完整流程编程学习者、研究人员ComfyUI 工作流链路从提示词到成品的完整生成过程
内容创作丰富自媒体与商业作品自媒体作者、设计机构封面图、插画素材产出快速、画质可控的最终图像

开发与应用

更多 AIGC 与 ComfyUI工作流 相关研究学习内容请查阅:

ComfyUI使用教程、开发指导、资源下载

更多内容桌面应用开发和学习文档请查阅:

AIGC工具平台Tauri+Django环境开发,支持局域网使用
AIGC工具平台Tauri+Django常见错误与解决办法
AIGC工具平台Tauri+Django内容生产介绍和使用
AIGC工具平台Tauri+Django开源ComfyUI项目介绍和使用
AIGC工具平台Tauri+Django开源git项目介绍和使用

http://www.dtcms.com/a/363472.html

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