解锁无限人像创意：可定制的人像再生成工作流
高度可定制的人像再生成工作流：一键修改国籍、年龄、艺术风格等多种属性。探索如何精准生成全新的人像作品。
- 使用场景
- Portrait
- 适用场景
- Portrait
- 显存
- 低显存（≤8GB）
- 阅读时间
- 3 分钟
工作流概览
高度可定制的人像再生成工作流：一键修改国籍、年龄、艺术风格等多种属性。探索如何精准生成全新的人像作品。
内容类型: Workflow
主要用途: Download
所需模型
- Flux
- Sd
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
作用与目的
该工作流用于人像照片的精细化重绘，支持一键修改国籍、年龄、画风、细节和表情。核心功能包括：基于输入照片生成新的人像（保留原图构图）。
通过提示词和LoRA模型调整人物特征（如“白俄罗斯人20岁”）。
控制画风（写实/艺术化）和细节（皮肤纹理、瞳孔等）。
核心模型
Stable Diffusion (Flux.1-Dev fp8)：基础生成模型，集成CLIP和VAE。
LoRA模型：
F.1 亚洲极致摄影_v1.0：优化亚洲人像风格。其他LoRA（未激活）：可通过UI动态加载。
WD14Tagger：自动反推图片标签生成提示词。
2. 组件说明
关键节点
PortraitMaster_中文版：人像参数控制面板，设置国籍、年龄、细节强度等。
CLIPTextEncodeFlux：支持T5XXL大语言模型编码提示词，增强语义理解。
KSampler：使用
euler采样器，20步生成图像。WD14Tagger|pysssss：分析输入图片生成标签（如“white shirt, professional”）。
特殊依赖
模型文件：
F.1 Compact基础模型需放入models/unet/。LoRA模型需放入
models/loras/。
插件：
pysssss系列节点（如WD14Tagger）需通过ComfyUI Manager安装。
3. 工作流结构
Group 1: 输入处理
输入：原始图片（如
每日看脸｜古希腊掌柜颜值的神_1_魔法少女小元_来自小红书网页版.jpg）。输出：WD14Tagger生成的标签 + 手动提示词。
Group 2: 参数配置
通过
PortraitMaster_中文版设置国籍、年龄、皮肤细节等。
Group 3: 图像生成
输出：1024x1536分辨率的人像图片。
4. 输入与输出
输入参数
图片：需提供人像照片（支持拖拽到
LoadImage节点）。提示词：如
raw photo, realistic, belarusian 20-years-old。分辨率：1024x1536（在
EmptyLatentImage中设置）。
输出结果
最终生成一张高写实人像图片（PNG格式）。
5. 注意事项
错误处理：
若缺少
F.1 Compact模型，需从HuggingFace下载并放置到正确路径。
性能建议：
显存需求≥8GB，推荐使用fp8优化后的模型。
兼容性：
CLIPTextEncodeFlux节点依赖Flux.1专用CLIP模型，不可替换为普通CLIP。