【AI学习-comfyUI学习-SDXL 风格化提示词节点包(Style Prompt Node Pack) 工作流-各个部分学习-第四节】
【AI学习-comfyUI学习-SDXL 风格化提示词节点包(Style Prompt Node Pack) 工作流-各个部分学习-第四节】
- 1,前言
- 2,说明
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- 1,SDXL 风格化提示词节点包(Style Prompt Node Pack) 工作流
- 2,整体功能
- 3,节点说明
- 3,流程
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- (1)调用模块
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- 1)整个模块部分
- (2)输出 提示词
- (3)模型加载
- (4)生成图片
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- 4,模块介绍
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- 1,CLIP文本编码SDXL
- 2,ComfyUI 的核心采样器节点
- 3,SDXL风格化提示词(高级)
- 5,细节部分
- 6,使用的工作流
- 7,总结
1,前言
最近,学习comfyUI,这也是AI的一部分,想将相关学习到的东西尽可能记录下来。
2,说明
1,SDXL 风格化提示词节点包(Style Prompt Node Pack) 工作流
使用 SDXL 模型(如 Juggernaut XL),通过“风格化提示词节点”快速生成特定风格(如赛博朋克、复古、写实等)的图像。
2,整体功能
本身是一个 文生图(text-to-image) 工作流,用 SDXL 模型 Juggernaut 来生成图片。
在这个例子里,prompt 是「beautiful scenery nature glass bottle landscape, purple galaxy bottle」,
所以整个流程的任务是——
生成一张装有紫色银河的玻璃瓶、风景场景风格的图片。
3,节点说明
| 区域 | 节点名 | 作用 |
|---|---|---|
| ① Checkpoint加载器 #1 | SDXL_Juggernaut.safetensors | 加载主模型(高质量 SDXL 写实风格)。 |
| ② SDXL风格化提示词节点 #2 | SDXL风格化提示词(高级) | 管理正负提示词、风格选项;你目前的风格设为 base。 |
| ③ CLIP文本编码节点 #3 #5 | CLIP文本编码SDXL | 把文字提示转换成语义向量,供模型理解。 |
| ④ 空Latent #4 | 定义潜空间(图像尺寸 1024×1024),相当于生成的“画布”。 | |
| ⑤ K采样器 #6 | 执行采样过程,生成潜空间图像。参数如步数 20、CFG 8 控制细节与风格强度。 | |
| ⑥ VAE解码 #7 | 把潜空间图解码成可视图像。 | |
| ⑦ 预览与保存 #8 #9 | 预览输出并保存最终结果。 |
