古韵之美生成揭秘：Stable Diffusion 搭配 SUPIR 的强强联合
解锁古典之美：结合 Stable Diffusion、SUPIR 与 LoRA 模型，生成手持油纸伞的惊艳古风美人图像。探索 AI 艺术创作的魅力，立即开启体验！
- 显存
- 低显存（≤8GB）
- 阅读时间
- 3 分钟
工作流概览
解锁古典之美：结合 Stable Diffusion、SUPIR 与 LoRA 模型，生成手持油纸伞的惊艳古风美人图像。探索 AI 艺术创作的魅力，立即开启体验！
内容类型: Workflow
主要用途: Download
所需模型
- Controlnet
- Lora
- Sd
所需节点
- FaceDetailer
- Controlnet
- 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：低显存（≤8GB）。
1. 工作流概述
作用：生成高质量的古装打伞美女图像，支持面部修复、手部优化、换脸和高清放大（SUPIR）。
目的：结合LoRA模型和SUPIR技术，实现风格化人像生成与后期增强。
核心模型：
Stable Diffusion 1.5（基础模型：
majicMIX realistic 麦橘写实_v7）SUPIR-v0F（快速高清修复模型）
ControlNet（用于面部和手部修复的YOLOv8检测器）
LoRA堆（如
古装打伞美女LoRA、手部修复LoRA）
2. 组件说明
关键节点：
CheckpointLoaderSimple：加载基础模型（如
majicMIX realistic）。CR LoRA Stack：动态叠加多个LoRA模型（古装、手部修复、细节增强）。
KSampler：控制图像生成过程（采样器：
dpmpp_2m，步数25-50）。FaceDetailer/HandDetailer：基于YOLOv8检测修复面部和手部。
SUPIR_sample：高清放大与细节修复（支持分块处理）。
ReActorFaceSwap：换脸功能（需加载源人像图）。
特殊依赖：
SUPIR模型：需手动下载
SUPIR-v0F_fp16.safetensors并放入models/supir目录。UltralyticsDetector：安装
comfyui-controlnet-aux扩展，提供bbox/face_yolov8m和bbox/hand_yolov8s检测器。
3. 工作流结构
分组逻辑：
模型加载组：
输入：基础模型、LoRA权重、VAE。
输出：加载后的模型和CLIP文本编码器。
提示词组：
输入：正面提示词（如“汉服、打伞、微笑”）、负面提示词（如“低质量、手部畸形”）。
输出：文本条件张量。
图像生成组：
输入：空潜在图像（分辨率512x768）、文本条件、种子值。
输出：原始生成图像。
修复与放大组：
输入：原始图像、面部/手部检测模型。
输出：修复后的高清图像（通过SUPIR放大至2K）。
4. 输入与输出
输入参数：
必填：正面提示词、负面提示词、种子值（可随机）。
可选：换脸源图、SUPIR放大倍数（默认4倍）、CFG值（默认4）。
输出结果：
最终图像：分辨率最高达2K的PNG文件，附带元数据。
5. 注意事项
硬件需求：建议显存≥8GB，SUPIR放大需额外显存。
常见错误：
缺少SUPIR模型：检查
models/supir目录。面部修复失败：调整
FaceDetailer的检测阈值（默认0.55）。
优化技巧：
降低
encoder_tile_size（如512）以减少显存占用。使用
fp8_unet加速SUPIR生成（需显卡支持）。