图像

画布文件 · 共 209 条 · 第 1/5 页

本卷收录「图像」类 ComfyUI 官方工作流 209 个，按名称排序；每条依次给出说明、做法（所需模型、关键参数、下载）、官方教程链接和相关工作流，缺项不显示。

本卷通用出处（条目里不再重复）：数据源：Comfy 官方模板 · MIT

1个输入与多个编辑模型对比 #

图像 · 云端 API · ct-templates_all_in_one_image_edit_models.app

人话定义

一键生成，测试所有领先的图像编辑模型。

做法

所需模型：Nano Banana 2、Grok、Qwen-Image-Edit
模型文件：flux2-vae.safetensors、mistral_3_small_flux2_bf16.safetensors、flux2_dev_fp8mixed.safetensors、qwen_image_vae.safetensors、qwen_image_edit_2511_bf16.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors等 10 个
采样：步数 40 · CFG 4 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：1248×832、1024×1024
工作流规模：顶层节点 21 个、连线 27 条 · 下载工作流 JSON

1个输入多个提示词样式 #

图像 · 云端 API · ct-templates-1_input-multiple_styles_prompt.app

人话定义

上传一张图片，15秒内生成12种风格化变体。

做法

所需模型：Grok
工作流规模：顶层节点 26 个、连线 24 条 · 下载工作流 JSON

Flux.1 Dev OneReward #

图像 · 图像修复 · ct-image_flux.1_fill_dev_OneReward

人话定义

支持多种使用例，如图像局部重绘、扩图和物体移除，由字节跳动研究团队开发

做法

所需模型：Flux.1、Flux
模型文件：ae.safetensors、flux.1-fill-dev-OneReward-transformer_fp8.safetensors、clip_l.safetensors、t5xxl_fp16.safetensors、removal_timestep_alpha-2-1740.safetensors
采样：步数 20 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 normal
工作流规模：顶层节点 8 个、连线 6 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

SD3.5大型Canny ControlNet #

图像 · 图像 · ct-sd3.5_large_canny_controlnet_example

人话定义

使用SD 3.5 Canny ControlNet边缘检测引导生成图像。

做法

所需模型：SD3.5、Stability
模型文件：sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors、sd3.5_large_controlnet_canny.safetensors
采样：步数 32 · CFG 4.5 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 14 个、连线 17 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

SD3.5大型模糊 #

图像 · 图像 · ct-sd3.5_large_blur

人话定义

使用SD 3.5模糊参考图像引导生成图像。

做法

所需模型：SD3.5、Stability
模型文件：sd3.5_large_controlnet_blur.safetensors、sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors
采样：步数 30 · CFG 4 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 12 个、连线 14 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

SD3.5大型深度 #

图像 · 图像 · ct-sd3.5_large_depth

人话定义

使用SD 3.5深度信息引导生成图像。

做法

所需模型：SD3.5、Stability
模型文件：sd3.5_large_controlnet_depth.safetensors、sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors、vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors、lotus-depth-d-v1-1.safetensors
采样：步数 20 · CFG 8 · 采样器 euler · 调度 normal
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 17 个、连线 19 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

SD3.5简单版 #

图像 · 文生图 · ct-sd3.5_simple_example

人话定义

使用SD 3.5生成图像。

做法

所需模型：SD3.5、Stability
模型文件：sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors
采样：步数 20 · CFG 4.01 · 采样器 euler · 调度 sgm_uniform
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 8 个、连线 9 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

从插画到写实 #

图像 · 图像 · ct-templates_rob_image_to_real.app

人话定义

输入一张插图，使用Qwen Image Edit 2509与Anything2Real LoRA生成逼真版本。

做法

所需模型：Qwen-Image-Edit
模型文件：qwen_image_vae.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、qwen_image_edit_2509_fp8_e4m3fn.safetensors、Qwen-Image-Edit-2509-Lightning-4steps-V1.0-bf16.safetensors、Qwen-Image-Edit-2509-Anything2RealAlpha.safetensors
采样：步数 4 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Banana 图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_nano_banana_2_lite_image_edit

人话定义

使用Nano Banana 2 Lite（Google Gemini系列中最快的图像生成模型）编辑图像，生成原始图像与编辑结果的并排对比。

做法

所需模型：Nano Banana 2
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Banana 图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_google_nano_banana2_image_edit_continuation

人话定义

从一张图像和一个空提示词开始，然后描述你想要的编辑效果。Nano Banana 2 会生成修改后的图像，同时保持主体一致性和较高的视觉保真度。

做法

所需模型：Google、Nano Banana 2
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Banana 图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-api_nano_banana_2_1_image_edit

人话定义

使用自然语言和基于遮罩的局部编辑来编辑图像，由 Nano Banana 2.1 提供支持，输入一张图像并返回一个编辑结果以及并排对比视图。非常适合品牌营销海报、电商产品图和需要保持主体与文字一致性的多轮修图。

做法

所需模型：Nano Banana
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Banana 图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_google_nano_banana2_image_edit

人话定义

上传图片和文本提示词以编辑它。根据您的指示生成一张修改原始图像的新图像，保持主体一致性和高视觉保真度。

做法

所需模型：Google、Nano Banana 2
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Banana 图像重绘 #

图像 · 云端 API · ct-api_google_nano_banana_create_turnaround_sheet

人话定义

从一张参考图创建正交多视图角色转面表，保持角色特征在前视图、侧视图和后视图中的一致性，适用于科幻机甲和装甲角色设计。

做法

所需模型：Nano Banana
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Banana 图像重绘 #

图像 · 云端 API · ct-api_nano_banana_pro

人话定义

Nano-banana Pro (Gemini 3.0 Pro Image) - 工作室级 4K 图像生成和编辑，增强文本渲染和角色一致性。

做法

所需模型：Gemini3 Pro Image Preview、Google、Nano Banana Pro
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图生图·FLUX 参考视频 #

图像 · 图像 · ct-flux1_dev_uso_reference_image_gen

人话定义

使用参考图像来控制风格和主题 - 在改变艺术风格的同时保持角色的脸部，或将艺术风格应用于新场景

做法

所需模型：Flux、Flux.1
模型文件：flux1-dev-fp8.safetensors、sigclip_vision_patch14_384.safetensors、uso-flux1-projector-v1.safetensors、uso-flux1-dit-lora-v1.safetensors
采样：步数 20 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 8 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_flux3_klein_image_edit

人话定义

通过提供一个输入图像和两个文本提示，使用 FLUX 3 Image Klein 编辑现有图像，生成一个精修输出以及并排对比视图。非常适合在保留原始构图的前提下进行针对性修饰、风格调整和细节修正。

做法

所需模型：FLUX 3 Image
模型文件：qwen3vl_4b_int8_convrot.safetensors、flux2-vae.safetensors、qwen3.5_9b_flux3_prompt_upsampler_w4a8.safetensors、flux3-image-klein-base-int8-convrot.safetensors
采样：步数 50 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 24 个、连线 27 条 · 下载工作流 JSON

图生图·FLUX 图像编辑 #

图像 · 图像 · ct-image_flux2_klein_9b_kv_image_edit

人话定义

上传参考图像和文本提示词。利用缓存的图像数据生成多个编辑后的图像，以加快处理速度。

做法

所需模型：Flux.2 Klein
模型文件：flux-2-klein-9b-kv-fp8.safetensors、qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors、flux2-vae.safetensors
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 23 个、连线 29 条 · 下载工作流 JSON

图生图·FLUX 图像编辑 #

图像 · 图像 · ct-image_flux2_klein_image_edit_4b_distilled

人话定义

Klein 家族中速度最快的版本。专为交互式应用、实时预览和对延迟敏感的生产场景打造。

做法

所需模型：Flux、Flux.2 Klein
模型文件：flux-2-klein-4b-fp8.safetensors、qwen_3_4b.safetensors、flux2-vae.safetensors
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 图像编辑 #

图像 · 图像 · ct-image_flux2_klein_image_edit_4b_base

人话定义

较小的基础模型，画质与体积比例出色，适合本地部署、有限硬件微调，以及高效的生成与编辑工作流。

做法

所需模型：Flux、Flux.2 Klein
模型文件：flux-2-klein-base-4b-fp8.safetensors、qwen_3_4b.safetensors、full_encoder_small_decoder.safetensors
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-api_bfl_flux3_image_edit

人话定义

使用 FLUX 3 Image，通过文本指令编辑或组合最多十张参考图像，并在提示词中以图像 1、图像 2 等方式引用它们。每次输出一张图像，支持十六种宽高比和最高 4K 分辨率，默认开启网络和图像搜索接地。非常适合角色一致性编辑、产品和物体放置，以及多参考场景合成。

做法

所需模型：FLUX 3 Image
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图生图·FLUX 图像编辑 #

图像 · 图像 · ct-image_flux2_klein_image_edit_9b_base

人话定义

BFL 未蒸馏基础模型。灵活性与可控性最高。非常适合微调。

做法

所需模型：Flux、Flux.2 Klein
模型文件：flux-2-klein-base-9b-fp8.safetensors、qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors、full_encoder_small_decoder.safetensors
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 图像编辑 #

图像 · 图像 · ct-image_flux2_klein_image_edit_9b_distilled

人话定义

BFL 蒸馏模型。亚秒级速度下仍具出色画质。适合实时生成并保留质量。营销发布将重点聚焦该模型。

做法

所需模型：Flux、Flux.2 Klein
模型文件：flux-2-klein-9b-fp8.safetensors、qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors、full_encoder_small_decoder.safetensors
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 图像重绘 #

图像 · 云端 API · ct-api_bfl_flux_1_kontext_multiple_images_input

人话定义

输入多个图像并使用Flux.1 Kontext进行编辑。

做法

所需模型：Flux.1 Kontext、Flux
工作流规模：顶层节点 10 个、连线 7 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 图像重绘 #

图像 · 图片编辑 · ct-api_flux2

人话定义

生成照片级写实图像，支持多参考一致性与专业文字渲染。

做法

所需模型：Flux.2、Flux
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

图生图·FLUX 图像重绘 #

图像 · 控制网 (ControlNet) · ct-flux_redux_model_example

人话定义

使用Flux Redux从参考图像转移风格生成图像。

做法

所需模型：Flux.1、Flux
模型文件：flux1-dev.safetensors、t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1-redux-dev.safetensors、sigclip_vision_patch14_384.safetensors
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 29 个、连线 28 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 图像重绘 #

图像 · 控制网 (ControlNet) · ct-flux_canny_model_example

人话定义

使用Flux Canny边缘检测引导生成图像。

做法

所需模型：Flux.1、Flux
模型文件：clip_l.safetensors、t5xxl_fp16.safetensors、flux1-canny-dev.safetensors、ae.safetensors
采样：步数 20 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 normal
工作流规模：顶层节点 14 个、连线 16 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 图像重绘 #

图像 · 云端 API · ct-api_bfl_flux_pro_t2i

人话定义

使用 Flux 生成图像，提示词还原度高，画面质量好。

做法

所需模型：Flux、Flux.1
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 图像重绘 #

图像 · 云端 API · ct-api_bfl_flux_1_kontext_max_image

人话定义

使用Flux.1 Kontext最大版图像编辑图像。

做法

所需模型：Flux.1 Kontext、Flux
工作流规模：顶层节点 8 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 图像重绘 #

图像 · 图片编辑 · ct-api_bfl_flux3_image_bboxes

人话定义

通过将“创建边界框”节点中的盒子输入到提示词中，使用 FLUX 3 Image 将对象和文本放置在您想要的位置，这样每个盒子都带有自己的描述并复制到渲染中。盒子相对于画布，因此请将输出设置为相同的比例。输出一张图像，最高 4K。非常适合海报和布局构图、放置标题和说明文字，以及控制主体在画面中的位置。

做法

所需模型：FLUX 3 Image
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 7 条 · 下载工作流 JSON

图生图·FLUX 图像重绘 #

图像 · 图片编辑 · ct-flux_kontext_dev_basic

人话定义

使用Flux Kontext全节点可见性编辑图像，非常适合学习工作流程。

做法

所需模型：Flux.1 Kontext、Flux
模型文件：ae.safetensors、clip_l.safetensors、t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors、flux1-dev-kontext_fp8_scaled.safetensors
采样：步数 20 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 图像重绘 #

图像 · 图像 · ct-image_flux2

人话定义

生成照片级写实图像，支持多参考一致性与专业文字渲染。

做法

所需模型：Flux、Flux.2 Dev
模型文件：full_encoder_small_decoder.safetensors、mistral_3_small_flux2_bf16.safetensors、Flux_2-Turbo-LoRA_comfyui.safetensors、flux2_dev_fp8mixed.safetensors
画面尺寸：1248×832
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 图像重绘 #

图像 · 云端 API · ct-api_bfl_flux_1_kontext_pro_image

人话定义

使用Flux.1 Kontext专业版图像编辑图像。

做法

所需模型：Flux、Flux.1 Kontext
工作流规模：顶层节点 8 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 图像重绘 #

图像 · 文生图 · ct-image_flux2_fp8

人话定义

通过使用多参考一致性将设计图案应用到包装、马克杯等产品上，创建产品模型图。

做法

所需模型：Flux.2 Dev、Flux
模型文件：flux2-vae.safetensors、flux2_dev_fp8mixed.safetensors、mistral_3_small_flux2_fp8.safetensors、Flux2TurboComfyv2.safetensors
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 图像重绘 #

图像 · 云端 API · ct-api_bfl_flux2_max_sofa_swap

人话定义

使用 FLUX.2 [max] 进行高质量物体替换，适合产品拍摄与家具替换，便于保持场景一致。

做法

所需模型：Flux、Flux.2
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 7 条 · 下载工作流 JSON

图生图·FLUX 局部重绘 #

图像 · 图像 · ct-flux_fill_inpaint_example

人话定义

使用 Flux.1 局部重绘填充图像缺失部分。

做法

所需模型：Flux、Flux.1
模型文件：clip_l.safetensors、t5xxl_fp16.safetensors、ae.safetensors、flux1-fill-dev.safetensors
采样：步数 20 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 normal
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 扩图重绘 #

图像 · 外绘 · ct-flux_fill_outpaint_example

人话定义

使用 Flux.1 扩图将图像扩展到边界之外。

做法

所需模型：Flux.1、Flux
模型文件：clip_l.safetensors、t5xxl_fp16.safetensors、flux1-fill-dev.safetensors、ae.safetensors
采样：步数 20 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 normal
工作流规模：顶层节点 14 个、连线 17 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 深度图预估 #

图像 · 控制网 (ControlNet) · ct-flux_depth_lora_example

人话定义

使用Flux LoRA深度信息引导生成图像。

做法

所需模型：Flux、Flux.1
模型文件：vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors、lotus-depth-d-v1-1.safetensors、flux1-dev-fp8.safetensors、flux1-depth-dev-lora.safetensors、t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors等 7 个
采样：步数 20 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 normal
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·FLUX 蒸馏编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_flux3_klein_distilled_image_edit

人话定义

使用 FLUX 3 Image Klein 编辑现有图像：将一张输入图像与一个提示词配对，生成单个编辑结果和并排对比视图。非常适合针对性修饰、照片风格重塑，或在保持场景其余部分不变的情况下替换细节。

做法

所需模型：FLUX 3 Image
模型文件：flux3-image-klein-int8-convrot.safetensors、qwen3vl_4b_int8_convrot.safetensors、flux2-vae.safetensors、qwen3.5_9b_flux3_prompt_upsampler_w4a8.safetensors
采样：步数 16 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 24 个、连线 27 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Grok 图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_grok_imagine_image_2_image_edit

人话定义

Grok Imagine Image 2.0 使用 xAI 的 Aurora 引擎执行精确的图像编辑和文本渲染，让您可以通过自然语言修改特定元素、更换背景或重新设计场景，并输出清晰简洁的短文本。它最多可接受 3 张参考图像，以 1K 或 2K 分辨率生成 14 种宽高比的图像，并在不同场景中保持强大的人物一致性。非常适合海报和封面设计、产品和品牌视觉，或多场景角色工作流。

做法

所需模型：Grok Imagine Image 2.0
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 3 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Grok 图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_grok_imagine_image_quality_image_edit

人话定义

通过Grok Imagine图像质量功能，利用先进的文本渲染和创意控制提升图像质量。输入图像或提示词以获得更佳的细节和保真度。

做法

所需模型：Grok
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Grok 图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_grok_image_edit

人话定义

上传图片，使用 Grok 模型编辑，生成更具表现力与电影感的修改版本。

做法

所需模型：Grok
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·HiDream 图像 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_hidream_o1_dev

人话定义

输入文本提示词和可选的参考图像。生成高分辨率图像（最高2048x2048），支持文生图、图像编辑和主体驱动个性化。

做法

所需模型：HiDream
模型文件：hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors、gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors
画面尺寸：2048×2048
工作流规模：顶层节点 29 个、连线 38 条 · 下载工作流 JSON

实例

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