【ComfyUI】Stable Zero123 单图生成3D视图
今天给大家演示一个基于 Stable Zero123 模型的 ComfyUI 工作流，通过图像加载、条件处理、采样与解码的完整流程，将二维图片转化为符合 3D 生成逻辑的输出结果。整个工作流不仅实现了从模型调用到最终图像保存的自动化链路，同时结合条件控制与采样策略，使生成过程更灵活、更具可控性。
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
本次工作流的核心目标是利用 Stable Zero123 模型完成图像到 3D 视角感的生成过程。整体流程从加载模型与输入图像开始，经过条件编码与潜变量构建，进入 KSampler 进行采样，再通过 VAE 解码还原为图像，最后将结果保存输出。这样的设计保证了图像在条件约束下的高质量生成，也使得用户能够直观体验从输入到输出的完整逻辑链。
核心模型
在模型层面，本工作流基于 stable_zero123.ckpt 核心权重文件，它结合 CLIP Vision 与 VAE 模块完成条件输入与潜变量空间的建立，从而确保生成的图像具备三维效果的表达能力。
| 模型名称 | 说明 |
|---|---|
| stable_zero123.ckpt | 由 Stability AI 提供的 Zero123 模型，用于从单张图像生成多视角 3D 感知输出 |
Node节点
在 Node 节点构成上，工作流围绕几个关键节点展开：通过 ImageOnlyCheckpointLoader 调用模型权重并加载 VAE 与 CLIP Vision；利用 LoadImage 引入原始输入图像；通过 StableZero123_Conditioning 构建正向与负向条件以及初始潜变量；随后由 KSampler 执行采样过程，生成潜变量结果；再由 VAEDecode 将潜变量转化为图像；最后使用 SaveImage 节点保存最终结果。整个节点链条保证了从输入、条件约束到生成与保存的闭环。
| 节点名称 | 说明 |
|---|---|
| ImageOnlyCheckpointLoader | 加载核心模型权重、CLIP Vision 与 VAE 资源 |
| LoadImage | 输入原始图像，作为条件处理的基础 |
| StableZero123_Conditioning | 构建正向/负向条件并生成潜变量输入 |
| KSampler | 进行采样迭代，输出潜变量结果 |
| VAEDecode | 将潜变量还原为最终图像 |
| SaveImage | 保存生成结果到指定目录 |
工作流程
整个工作流程从模型与资源加载开始，逐步经过条件构建、采样生成与解码还原，最终得到输出图像。流程的逻辑清晰：首先加载核心模型权重与所需的 VAE、CLIP Vision 资源，为后续条件输入提供基础；再通过加载图像节点导入原始图片，结合 StableZero123_Conditioning 节点生成正向与负向条件以及潜变量起点；随后进入 KSampler 执行采样计算，将潜变量逐步迭代至稳定分布；完成采样后通过 VAE 解码恢复为可视化的图像结果；最后使用保存节点将生成结果落地。这样的一套链路实现了从输入到输出的自动化闭环。
| 流程序号 | 流程阶段 | 工作描述 | 使用节点 |
|---|---|---|---|
| 1 | 模型加载 | 加载核心模型权重，提供 VAE 与 CLIP Vision 支持 | ImageOnlyCheckpointLoader |
| 2 | 图像输入 | 导入原始输入图像，作为条件处理的基础 | LoadImage |
| 3 | 条件构建 | 生成正向/负向条件与潜变量输入，建立采样初始状态 | StableZero123_Conditioning |
| 4 | 采样生成 | 执行潜变量的迭代采样过程，得到潜在结果 | KSampler |
| 5 | 解码还原 | 将潜变量解码为可视化的图像输出 | VAEDecode |
| 6 | 结果保存 | 保存生成图像到指定目录 | SaveImage |
应用场景
该工作流的应用场景主要集中在图像到三维感的生成任务中，适用于多种创作与研究场景。设计师可以利用它将单张图片转化为多视角表现，用于产品展示与动画分镜；研究人员可通过其生成结果验证三维感知与生成的可行性；普通用户也能将其作为探索 AI 影像创意的工具。其核心目标是让二维静态输入具备空间立体感和角度变化表现，从而拓展单图像的应用边界。
| 应用场景 | 使用目标 | 典型用户 | 展示内容 | 实现效果 |
|---|---|---|---|---|
| 产品展示 | 将单图像转化为三维感效果，用于演示 | 设计师、电商从业者 | 商品多角度演示图 | 提升视觉吸引力与交互感 |
| 动画创作 | 快速生成多视角素材，辅助分镜与建模 | 动画设计师、影视创作者 | 场景和角色多角度表现 | 加速创作流程，减少人工绘制 |
| 学术研究 | 验证 AI 模型在三维感知生成上的表现 | 研究人员、学生 | 三维感知实验图像 | 提供实验数据与模型验证 |
| 创意探索 | 将普通照片生成立体化的艺术效果 | 普通用户、艺术爱好者 | 个性化的多视角作品 | 创造独特视觉效果与趣味体验 |
开发与应用
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