探索建筑平面图的终极 3D 渲染工作流程
利用 AI 从 2D 平面图解锁 3D 建筑效果图！学习如何自动着色、添加纹理、模拟光照以及升级到 4K 分辨率。探索令人惊叹的可视化背后的工作流程和关键模型。
- 显存
- 低显存（≤8GB）
- 阅读时间
- 3 分钟
工作流概览
利用 AI 从 2D 平面图解锁 3D 建筑效果图！学习如何自动着色、添加纹理、模拟光照以及升级到 4K 分辨率。探索令人惊叹的可视化背后的工作流程和关键模型。
内容类型: Workflow
主要用途: Download
所需模型
- Flux
- Controlnet
- Lora
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：低显存（≤8GB）。
1. 工作流概述
该工作流专为建筑户型图3D化渲染设计，可将平面线稿自动转换为彩色三维效果图，核心功能包括：
智能填色：基于ControlNet精确识别墙体/门窗/家具区域并上色。
材质生成：自动添加木地板/瓷砖/玻璃等材质纹理。
光影模拟：模拟自然光和人工光源的阴影效果。
高清修复：通过UltimateSDUpscale提升分辨率至4K级别。
核心模型：
AD老王1.5大模型：建筑专用基础模型（加密版需授权）。
lwpm-老王户型平面填色LoRA：优化户型图色彩分布（权重0.6）。
ControlNet-lineart：确保原始户型结构不变形（权重0.8）。
2. 关键组件说明
预处理节点：
ConstrainImage|pysssss
功能：强制统一输入图像为1024x1024分辨率（保持比例填充灰边）。
安装：需
ComfyUI-Custom-Scripts插件。
CannyEdgePreprocessor
功能：提取户型图线稿（阈值100/200），用于ControlNet结构控制。
生成控制节点：
ControlNetApplyAdvanced：
绑定线稿控制（结束步数0.8），平衡创意与结构保留。
CLIPTextEncodeFlux：
双文本编码器（T5-XXL+CLIP-L），解析复杂提示词如：
"Rendering floor plan, (masterpiece), (wooden floor:1.2), (natural lighting from window)"
后处理节点：
UltimateSDUpscale：
使用
R-ESRGAN_4x+模型分块放大，避免显存溢出（分块大小512x512）。
3. 工作流结构
分组 | 功能 | 关键节点 |
|---|---|---|
平面草稿图输入 | 上传户型线稿（需纯线稿无文字） | LoadImage → ConstrainImage |
ControlNet控制 | 线稿提取与结构锁定 | CannyEdgePreprocessor → ControlNetApply |
FLUX修复 | 使用双编码器提升细节质量 | CLIPTextEncodeFlux → KSampler |
高清修复 | 4K级分辨率提升 | UltimateSDUpscale → SaveImage |
4. 输入与输出
输入要求：
图片格式：PNG/JPG（示例使用
bft.png，1024x768）。内容规范：
纯黑白线稿，避免文字标注
墙体需闭合，门窗位置清晰
输出结果：
标准版：1024x768彩色效果图（
bf前缀文件）。高清版：2048x1536分辨率（
高清bf前缀文件）。
5. 注意事项
模型授权：
AD老王1.5大模型需商业授权，替换为其他建筑模型可能影响效果。
显存需求：
基础生成需8GB显存，4K放大需16GB+（可关闭UltimateSDUpscale降级）。
常见问题：
色彩溢出：降低LoRA权重（当前0.6可调至0.4）。
结构变形：提高ControlNet结束步数（当前0.8可调至1.0）。