解锁3D魔法：将2D线稿转换为3D的逐步工作流程
使用此工作流程将2D线稿转换为惊艳的3D图像，结合ControlNet和深度图生成。学习如何升级至高清并提升您的作品。
- 显存
- 低显存（≤8GB）
- 阅读时间
- 4 分钟
工作流概览
使用此工作流程将2D线稿转换为惊艳的3D图像，结合ControlNet和深度图生成。学习如何升级至高清并提升您的作品。
内容类型: Workflow
主要用途: Download
所需模型
- Controlnet
- Lora
- 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：低显存（≤8GB）。
1. 工作流概述
该工作流用于将2D线稿自动转换为3D风格图像，结合了ControlNet线稿控制和深度图生成技术，最终通过分区块放大实现高清输出。核心流程包括：
线稿预处理 → 3D风格生成 → 深度图控制 → 高清放大
2. 核心模型
模型名称 | 功能说明 |
|---|---|
3DMix.fp16 | 专为3D风格优化的Stable Diffusion 1.5模型，生成卡通渲染效果。 |
ControlNet-lineart | 控制线稿结构（ |
ControlNet-depth | 通过深度图增强3D层次感（ |
4x-UltraSharp | 图像超分辨率模型（ |
3. 关键组件
组件名称 | 用途 | 安装方式 |
|---|---|---|
AIO_Preprocessor | 线稿/深度图预处理（含 | ComfyUI Manager安装 |
ControlNetApplyAdvanced | 双ControlNet叠加控制（线稿+深度图）。 | 内置 |
UltimateSDUpscale | 分区块高清放大，避免显存溢出。 | GitHub手动安装 |
WD14Tagger | 自动反推输入图像的标签，辅助生成提示词。 | 通过 |
特殊依赖：
LoRA模型：需下载
zhidiao.safetensors（3D风格增强），放入models/loras文件夹。注意事项：工作流注释中提供了模型下载链接（来自liblib.art）。
4. 工作流结构
Group名称 | 功能 | 输入/输出 |
|---|---|---|
模型加载 | 加载3D基础模型、ControlNet和LoRA。 | 输入：模型路径 / 输出：初始化模型。 |
ControlNet | 并行处理线稿和深度图，控制生成结构。 | 输入：线稿图像 / 输出：条件向量。 |
提示词反推 | 通过WD14Tagger自动生成标签，并支持手动叠加提示词。 | 输入：图像 / 输出：组合提示词。 |
采样 | 使用KSampler生成3D图像（默认28步，Euler采样）。 | 输入：条件向量 / 输出：潜在空间结果。 |
放大 | 对生成图像进行UltimateSDUpscale分区块放大（2倍）。 | 输入：低分辨率图像 / 输出：高清图像。 |
5. 输入与输出
输入参数：
图像：需通过
LoadImage节点上传线稿（支持.webp等格式）。提示词：默认使用
clay character风格，可通过CR Text节点修改。分辨率：预处理固定为768x768，最终输出取决于放大设置。
输出结果：
保存为PNG格式（通过
SaveImage节点），路径为ComfyUI/output。
6. 注意事项
显存需求：建议≥8GB GPU显存，放大阶段显存占用较高。
预处理选择：
线稿预处理选
AnimeLineArtPreprocessor。深度图预处理选
DepthAnythingV2Preprocessor。
错误排查：若ControlNet失效，检查模型文件名是否与JSON中一致。