重新塑造你的世界：使用Flux架构的专家级动漫风格艺术
解锁动漫风格生成：先进的 Stable Diffusion 3 工作流程。探索如何使用 Flux 架构、ControlNet 超分模块和双文本编码器系统，创建令人惊艳的动漫风格图像。了解更多内容，掌握最新创作工具！
- 显存
- 中等显存（12–16GB）
- 阅读时间
- 3 分钟
工作流概览
解锁动漫风格生成：先进的 Stable Diffusion 3 工作流程。探索如何使用 Flux 架构、ControlNet 超分模块和双文本编码器系统，创建令人惊艳的动漫风格图像。了解更多内容，掌握最新创作工具！
内容类型: Workflow
主要用途: Download
所需模型
- Flux
- Controlnet
- Sd
所需节点
- 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：中等显存（12–16GB）。
1. 工作流概述
这是一个基于 Stable Diffusion 3 (Flux架构) 的进阶工作流，整合了 ControlNet控制 和 UltraSharp放大 功能，专为生成 日式动漫风格(Re风格) 图像优化。核心特点包括：
使用 Flux-DiT模型 替代传统UNet架构
通过 ControlNet Upscaler 控制图像细节
支持 T5-XXL文本编码器 增强提示词理解
核心模型:
NunchakuFluxDiTLoader: Flux架构的Stable Diffusion 3模型Flux-ControlNet-Upscaler: 控制超分辨率过程T5-XXL + CLIP-L: 双文本编码器系统
2. 关键组件说明
组件名称 | 功能说明 | 安装方式 |
|---|---|---|
| 加载Flux架构的SD3模型 (需4-bit量化版 | 需手动安装Nunchaku插件 |
| 应用ControlNet约束 (使用 | 需安装 |
| 调整Flux模型的采样参数 (CFG=1.15, 噪声偏移=0.5) | 内置节点 |
| 高级采样器 (配合 | 内置节点 |
特殊依赖:
模型文件:
svdq-int4-flux.1-dev(Flux-DiT模型) → 放入models/fluxdit/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler.safetensors→ 放入models/controlnet/t5xxl_fp16.safetensors→ 放入models/clip/
3. 工作流结构
Group 1: 模型加载
节点:
NunchakuFluxDiTLoader,DualCLIPLoader,VAELoader作用: 加载Flux模型、双文本编码器、VAE
Group 2: 条件控制
节点:
ControlNetApplyAdvanced+LoadImage输入: 参考图像 (路径:
ComfyUI_temp_pecyg_00001_...png)参数: ControlNet强度=0.6, 起始步数=0%, 结束步数=54.56%
Group 3: 图像生成
节点:
SamplerCustomAdvanced+BasicScheduler关键参数: 分辨率=768x1024, 采样步数=28, 种子=526841747880726
4. 输入与输出
必须输入:
正面/负面提示词 (通过两个
CLIPTextEncode节点)参考图像 (自动加载
ComfyUI_temp_...png)
输出结果:
最终图像保存至
ComfyUI输出文件夹
5. 注意事项
⚠️ 硬件要求:
至少 12GB显存 (因使用T5-XXL和Flux模型)
推荐使用 --medvram 参数启动
🔧 常见问题:
如果报错
缺少Nunchaku插件:cd custom_nodes && git clone https://github.com/T8star/ComfyUI-nunchakuControlNet强度超过0.7可能导致图像畸变