探索生成参考图同类图片工作流程
使用此工作流程生成与参考图像风格一致的图像！学习如何利用Flux、LoRA和Florence-2等AI模型来复制风格、构图和色调。非常适合风格迁移、概念艺术和一致的图像系列创作。
- 关键节点
- Upscaler
- 显存
- 中等显存（12–16GB）
- 阅读时间
- 9 分钟
工作流概览
使用此工作流程生成与参考图像风格一致的图像！学习如何利用Flux、LoRA和Florence-2等AI模型来复制风格、构图和色调。非常适合风格迁移、概念艺术和一致的图像系列创作。
内容类型: Workflow
主要用途: Download
所需模型
- Flux
- Lora
所需节点
- Upscaler
配置说明
- 打开工作流模板前，请先安装所需模型。
- 推荐硬件：中等显存（12–16GB）。
✅ 工作流概述
该工作流名为 「根据参考图生成同样风格图片」，其目标是生成与 参考图像在风格、构图和色调上相似 的图像。
其核心功能包括：
✅ 加载基础模型和 VAE
🎯 使用 LoRA 模型调整风格
🖼️ 通过参考图像进行风格引导
🔥 生成与参考图风格一致的新图像
⚙️ 对比生成图像与参考图
该工作流非常适合 风格迁移、概念艺术生成 和 一致性系列图像制作。
🔥 核心模型
Flux 基础模型
名称：
基础算法_F.1功能：用于生成高质量图像，支持写实纹理和光影效果。
加载方式：通过 UNETLoader 节点加载。
LoRA 模型
名称：
锦绣风华F.1_影视级古风人像写实_v1.0功能：LoRA 模型专用于 古风人像写实 风格调整，使生成图像具备电影级质感。
权重：
1.0加载方式：通过 LoraLoaderModelOnly 节点加载。
Florence-2 模型
名称：
microsoft/Florence-2-base功能：用于图像理解和特征提取的 视觉语言模型，负责解析参考图像的风格。
加载方式：通过 Florence2ModelLoader 节点加载。
🔧 组件说明
以下是工作流中涉及的关键节点解析：
🌟 基础模型加载
UNETLoader
功能：加载基础模型（
基础算法_F.1），负责图像生成。参数：
模型名称：
基础算法_F.1精度：
fp8_e4m3fn
输出：模型数据，供采样器使用。
VAELoader
功能：加载 VAE（变分自编码器），负责图像解码。
参数：
模型名称：
ae.sft
输出：VAE 数据，用于图像生成与解码。
🎯 LoRA 模型加载
LoraLoaderModelOnly
功能：加载 LoRA 模型，增强风格特征。
参数：
模型名称：
锦绣风华F.1_影视级古风人像写实_v1.0权重：
1.0
输出：风格增强后的模型数据。
🖼️ 参考图像处理
LoadImage
功能：加载参考图像。
参数：
文件名：
0012.jpg
输出：图像数据供后续模型提取特征。
Florence2ModelLoader
功能：加载 Florence-2 模型，用于解析图像特征。
参数：
模型名称：
microsoft/Florence-2-base精度：
fp16
输出：Florence-2 模型数据。
Florence2Run
功能：使用 Florence-2 提取图像特征和自动生成图像标题。
输入：
参考图像
Florence-2 模型
输出：
Caption：参考图像的自动生成描述。
图像特征：用于条件控制。
🔥 采样与生成
KSampler
功能：基于模型、条件和噪波生成潜在图像。
参数：
随机种子：
333721078257758采样步数：
30CFG：
3.5采样器类型：
eulerBeta 调度：
beta降噪强度：
0.68
输出：潜在图像数据。
VAEDecode
功能：将潜在图像解码为最终图像。
输入：
潜在图像
VAE
输出：生成的图像。
🛠️ 图像处理
ImageResizeKJ
功能：将图像调整为与参考图一致的分辨率。
参数：
宽度：
1536高度：
1536插值算法：
lanczos
输出：调整后的图像。
Image Comparer (rgthree)
功能：将生成的图像与参考图像进行对比。
模式：滑动对比。
输出：对比图。
🔥 文本编码与条件控制
CLIPTextEncode
功能：将文本提示词编码为条件。
提示词：
White architectural design, interwoven geometric shapes, minimalist style, white and gray tones, large glass windows, seamless indoor and outdoor spaces, embellished with greenery, marked with "YIYUESJ", the overall atmosphere is fashionable and upscale. Night view effect输出：文本条件，用于控制生成效果。
🔍 工作流结构
工作流被拆分为多个 Group（分组）：
✅ 基础模型加载
位置：左上角
功能：加载基础模型和 VAE。
输入：模型路径
输出：模型数据。
🎯 参考图像输入
位置：左下角
功能：加载参考图像。
输入：图像文件
输出：图像数据。
🔥 LoRA 模型选择
位置：中间左侧
功能：加载 LoRA 模型调整风格。
输入：基础模型
输出：增强后的模型。
🛠️ 提示词编写
位置：中间
功能：将文本提示词编码为条件。
输入：文本提示
输出：条件数据。
🖼️ 图像输出
位置：右侧
功能：生成并保存最终图像。
输入：潜在图像、VAE
输出：最终图像文件。
🔥 图像对比
位置：右上角
功能：将生成的图像与参考图像进行对比。
输入：两张图像
输出：滑动对比图。
🔑 输入与输出
输入参数
参考图像（如
0012.jpg）文本提示词
Flux 模型与 LoRA 模型
随机种子：
333721078257758
输出
生成图像
参考图与生成图的对比图
⚠️ 注意事项
✅ 模型依赖：
该工作流依赖于 Florence-2 和 LoRA 模型，请确保安装。
⚡ 性能需求：
推荐使用 12GB+ NVIDIA GPU 运行，保证生成效率。
⚠️ 输出变化：
不同随机种子会生成不同风格图像。
LoRA 权重可调整风格一致性。
🔥 优化建议：
固定种子和分辨率以生成一致的风格图像。