图像

画布文件 · 共 209 条 · 第 2/5 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

图生图·HiDream 图像 #

图像 · 图片编辑 · ct-hidream_e1_full

人话定义

使用HiDream E1编辑图像 - 专业的自然语言图像编辑模型。

做法

所需模型：HiDream
模型文件：hidream_e1_full_bf16.safetensors、clip_g_hidream.safetensors、clip_l_hidream.safetensors、t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors、llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors、ae.safetensors
工作流规模：顶层节点 18 个、连线 21 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·HiDream 图像 #

图像 · 图像 · ct-hidream_e1_1

人话定义

使用HiDream E1.1编辑图像 - 在图像质量和编辑准确性方面优于HiDream-E1-Full。

做法

所需模型：HiDream
模型文件：hidream_e1_1_bf16.safetensors、clip_g_hidream.safetensors、clip_l_hidream.safetensors、t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors、llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors、ae.safetensors
工作流规模：顶层节点 20 个、连线 24 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·HiDream 图像 #

图像 · 文生图 · ct-image_hidream_o1

人话定义

输入文本提示词，并可选择上传参考图像。通过文生图、编辑或主体驱动个性化，生成高达2048x2048的高分辨率图像。

做法

所需模型：HiDream
模型文件：hidream_o1_image_bf16.safetensors、gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors
画面尺寸：2048×2048
工作流规模：顶层节点 30 个、连线 39 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·Ideogram 图像 #

图像 · 图片编辑 · ct-api_ideogram_v4_5_precise_image_edit

人话定义

使用 Ideogram 4.5，根据提示词和最多五张输入图像生成一张精确编辑的图像，其中图像 1 是要编辑的图像，图像 2-5 是可选参考。只有提示词要求的内容会发生变化，因此未触及的像素保持完全一致，输出保持图像 1 的尺寸，并可选择质量层级。非常适合产品换色和材质替换、在不影响照片光照、背景或构图的情况下替换其中一个元素，以及必须保持图像其余部分不变的修饰。

做法

所需模型：Ideogram
工作流规模：顶层节点 9 个、连线 8 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Ideogram 图像 #

图像 · 云端 API · ct-api_ideogram_v4_5_image_edit

人话定义

使用 Ideogram 4.5，根据文本提示词和最多五张输入图像生成编辑或合成图像，其中图像 1 是要编辑的图像，图像 2-5 是设计、材质或颜色的参考。画布尺寸、质量级别和种子均可调整，输出一张图像。非常适合产品和服装替换、将参考设计或调色板应用于现有照片，以及将镜头重新构图成不同的宽高比例。

做法

所需模型：Ideogram
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图生图·Kling 虚拟试衣 #

图像 · 虚拟试穿 · ct-api_kling_vto

人话定义

将服装图像与人物照片相结合，为虚拟模型穿上任意服装，生成逼真的试穿效果以及并排对比视图。它支持平铺、人台或模特穿着服装的照片，同时保留模型的面部和姿态。非常适合时尚电商预览、造型样机和虚拟试穿体验。

做法

所需模型：Kling
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图生图·Krea 图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_krea3_image_edit

人话定义

使用 Krea 3 对图像进行针对性的区域编辑，仅更改您指定的区域，而图片的其余部分保持不变。一张图像输入，一张编辑后的图像输出。非常适合电商产品重新布景、时尚与肖像重新打光，以及建筑草图到渲染的工作。

做法

所需模型：Krea 3
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Luma 图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-api_luma_uni_1_image_edit

人话定义

使用Uni-1的图像编辑模式编辑现有图像，保留构图和核心元素。支持通过提示和参考图像进行有针对性的调整，如光照和颜色。

做法

所需模型：Luma UNI-1
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Luma 图像重绘 #

图像 · 云端 API · ct-api_luma_uni_1_image_create

人话定义

使用Luma UNI-1节点，结合最多9张参考图像，生成全新的原始图像，涵盖风格、角色、颜色、光照和构图。通过详细提示、可调宽高比和种子控制，创建独特的构图。

做法

所需模型：Luma UNI-1
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Luma 图像重绘 #

图像 · 图像 · ct-api_luma_photon_i2i

人话定义

使用图像和提示词的组合来引导图像生成。

做法

所需模型：Luma
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图生图·Qwen 图像编辑 #

图像 · 控制网 (ControlNet) · ct-image_qwen_image_edit_2509

人话定义

高级图像编辑，支持多图像输入、改进的一致性和 ControlNet 集成。

做法

所需模型：Qwen-Image
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
采样：步数 4 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

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图生图·Qwen 图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_qwen3_image_edit

人话定义

Qwen 图像 3.0 专业版执行高级图像编辑，支持丰富的多图像输入，可一次性生成报纸、故事板、菜单和试卷等复杂布局，同时保留低至 10px 文字、微表情和单根发丝的精细详情。支持 12 种语言的原生渲染，真实模拟网页、游戏和直播。非常适合需要真实细节的专业内容制作、界面原型和高保真商业图像。

做法

所需模型：Qwen Image 3.0 Pro
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Qwen 图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_qwen_image_edit_2511

人话定义

通过组合参考图像，使用 Qwen-Image-Edit-2511 替换物体（如家具）的材质。

做法

所需模型：Qwen-Image-Edit
模型文件：qwen_image_vae.safetensors、Qwen-Image-Edit-2511-Lightning-4steps-V1.0-bf16.safetensors、qwen_image_edit_2511_fp8mixed.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors
采样：步数 40 · CFG 3 · 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

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图生图·Qwen 图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_qwen_image_2_1_turbo_image_edit

人话定义

通过单个检查点输入两张参考图像来使用 Qwen-Image-2.1 编辑图像，该检查点同时处理生成和编辑，然后将结果与原始图像进行对比。非常适合角色一致性编辑、具有真实透明度的产品抠图合成，以及原生 2K 分辨率下的风格迁移处理

做法

所需模型：Qwen Image 2.1
模型文件：qwen_image_2.1_turbo_int8_convrot.safetensors、qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors、qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors、qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_i2i.int8_convrot.safetensors
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Qwen 图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_qwen_image_2_1_image_edit

人话定义

使用 Qwen Image 2.1 编辑图像：向同一个同时负责生成和编辑的模型输入两张参考图，再将结果与原图对比。适合角色一致性编辑、带真实透明通道的产品抠图合成，以及原生 2K 风格迁移。

做法

所需模型：Qwen Image 2.1
模型文件：qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors、qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors、qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors、qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_i2i.int8_convrot.safetensors
采样：步数 25 · 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

图生图·Qwen 图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_qwen_image_edit

人话定义

使用Qwen-Image-Edit的20B MMDiT模型进行精确双语文本编辑和双重语义/外观编辑功能来编辑图像。

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-Lightning-4steps-V1.0-bf16.safetensors、qwen_image_edit_fp8_e4m3fn.safetensors
采样：步数 4 · 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·Qwen 图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_qwen_image_edit_2511_int8

人话定义

使用Qwen Image Edit 2511 Int8编辑图像，通过量化模型实现更快的推理速度，同时保持高质量。输入一张图像，获得一个编辑后的输出。适用于角色一致的肖像编辑、多人合影融合以及工业设计修改。

做法

所需模型：Qwen Image Edit 2511
模型文件：qwen_image_vae.safetensors、Qwen-Image-Edit-2511-Lightning-4steps-V1.0-bf16.safetensors、qwen_image_edit_2511_int8_convrot.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors
采样：步数 40 · CFG 3 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Qwen 图像编辑 #

图像 · 图像 · ct-image-qwen_image_edit_2511_lora_inflation

人话定义

上传一张图片并指定一个主体。使用INFL8 LoRA for Qwen Image Edit生成该主体的膨胀版本。

做法

所需模型：Qwen-Image-Edit
模型文件：qwen_image_vae.safetensors、qwen_image_edit_2511_bf16.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、Qwen_Image_Edit_2511-SYSTMS_INFL8.safetensors
采样：步数 40 · CFG 4 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Qwen 图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-template_qwen_image_edit_2511_systms_action

人话定义

Upload your target image and use the trigger phrase "action the [thing]" (e.g., "action the scene"). Generate a toy or action figure version of your subject with articulated joints, plastic materials, and painted details.

做法

所需模型：Qwen Image Edit 2511
模型文件：qwen_image_vae.safetensors、Qwen-Image-Edit-2511-Lightning-4steps-V1.0-bf16.safetensors、qwen_image_edit_2511_bf16.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、QWEN_EDIT_ACTION_V1.safetensors
采样：步数 40 · CFG 3 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·Qwen 图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_qwen_image_edit_2509_relight

人话定义

使用 Qwen-Image-Edit 和 LoRA 重新打光图片。

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-Relight.safetensors
采样：步数 4 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

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图生图·Qwen 图像重绘 #

图像 · 图像 · ct-image_qwen_image_instantx_controlnet

人话定义

使用Qwen千问Image InstantX ControlNet生成图像，支持canny、软边缘、深度、姿态

做法

所需模型：Qwen-Image
模型文件：qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、qwen_image_vae.safetensors、Qwen-Image-InstantX-ControlNet-Union.safetensors、qwen_image_fp8_e4m3fn.safetensors、Qwen-Image-Lightning-4steps-V1.0.safetensors、lotus-depth-d-v1-1.safetensors等 7 个
采样：步数 4 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 8 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

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图生图·Qwen 图像重绘 #

图像 · 控制网 (ControlNet) · ct-image_qwen_Image_2512_controlnet

人话定义

上传图片并从Canny、HED、深度、姿态、MLSD、涂鸦或灰度中选择一种控制类型。根据所选的结构条件生成新图像。

做法

所需模型：Qwen-Image 2512
模型文件：Qwen-Image-2512-Fun-Controlnet-Union-2602.safetensors、Qwen-Image-Lightning-4steps-V1.0.safetensors、qwen_image_2512_fp8_e4m3fn.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、qwen_image_vae.safetensors
采样：步数 50 · CFG 4 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：1328×1328
工作流规模：顶层节点 9 个、连线 8 条 · 下载工作流 JSON

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图生图·Qwen 图像重绘 #

图像 · 文生图 · ct-image_qwen_image_union_control_lora

人话定义

使用Qwen-Image统一的ControlNet LoRA进行精确结构控制生成图像。支持多种控制类型，包括canny、depth、lineart、softedge、normal和openpose，适用于各种创意应用。

做法

所需模型：Qwen-Image
模型文件：qwen_image_vae.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors、qwen_image_fp8_e4m3fn.safetensors、Qwen-Image-Lightning-4steps-V1.0.safetensors
采样：步数 4 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
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·Qwen 图像重绘 #

图像 · 文生图 · ct-image_qwen_image_controlnet_patch

人话定义

使用Qwen千问ControlNet模型控制图像生成。通过模型补丁支持canny、深度和局部重绘控制。

做法

所需模型：Qwen-Image
模型文件：qwen_image_canny_diffsynth_controlnet.safetensors、qwen_image_vae.safetensors、qwen_image_fp8_e4m3fn.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、Qwen-Image-Lightning-4steps-V1.0.safetensors
采样：步数 20 · CFG 2.5 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 20 个、连线 20 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·Qwen 局部重绘 #

图像 · 图像 · ct-image_qwen_image_instantx_inpainting_controlnet

人话定义

使用Qwen千问Image InstantX ControlNet进行专业的局部重绘和图像编辑。支持对象替换、文本修改、背景更改和扩图。

做法

所需模型：Qwen-Image
模型文件：qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、qwen_image_fp8_e4m3fn.safetensors、Qwen-Image-InstantX-ControlNet-Inpainting.safetensors、qwen_image_vae.safetensors、Qwen-Image-Lightning-4steps-V1.0.safetensors
采样：步数 4 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
采样：步数 20 · CFG 2.5 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 48 个、连线 57 条 · 下载工作流 JSON

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图生图·Runway 参考视频 #

图像 · 图像 · ct-api_runway_reference_to_image

人话定义

使用Runway的AI基于参考风格和构图生成新图像。

做法

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

图生图·Runway 图像重绘 #

图像 · 文生图 · ct-api_runway_text_to_image

人话定义

使用Runway的AI模型从文本提示生成高质量图像。

做法

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

图生图·SDXL 图像重绘 #

图像 · 文生图 · ct-sdxl_revision_text_prompts

人话定义

使用SDXL修订版从参考图像转移概念生成图像。

做法

所需模型：SDXL、Stability
模型文件：clip_vision_g.safetensors、sd_xl_base_1.0.safetensors
采样：步数 26 · CFG 8 · 采样器 dpmpp_3m_sde_gpu · 调度 exponential
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 15 个、连线 17 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_mage_flow_edit_int8

人话定义

通过遵循自然语言指令，使用Mage-Flow-Edit编辑图像，这是一个基于指令的模型，可处理背景替换、风格更改、局部编辑以及使用最多三张参考图像进行修复。该工作流接受一张输入图像，生成一张编辑后的输出以及并排对比视图。非常适合创意照片修饰、产品图像样式设计以及修复老旧或损坏的照片。

做法

所需模型：Mage-Flow
模型文件：mage_flow_edit_int8_convrot.safetensors、qwen3vl_4b_bf16.safetensors、mage_flow_vae_bf16.safetensors
采样：步数 30 · CFG 5 · 采样器 euler · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-Image_capybara_v0_1_image_edit

人话定义

上传图像或视频并输入文本指令。使用Capybara模型生成编辑后的输出，适用于风格更改、对象替换或时间调整等任务。

做法

所需模型：Capybara
模型文件：capybara_v0.1.safetensors、qwen_2.5_vl_7b.safetensors、byt5_small_glyphxl_fp16.safetensors、hunyuanvideo15_vae_fp16.safetensors、sigclip_vision_patch14_384.safetensors
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_ming_image_01_design_image_edit

人话定义

使用 Ming Image 0.1 Design 编辑现有图像，这是一个针对 UI、信息图和海报调优的 6B 模型。它接收一张输入图像以及你在其上绘制的框——位置、描述和调色板——并将它们重建为逐层说明，返回一张重新渲染的图像。非常适合重新布置布局、海报风格重渲染，以及将照片转化为设计构图。

做法

所需模型：Ming Image
模型文件：ming_image_0.1_design_int8_convrot.safetensors、ming_image_vae_bf16.safetensors、ming_image_0.1_ling_mini_2.0_int8_convrot.safetensors
画面尺寸：1024×2048
工作流规模：顶层节点 19 个、连线 22 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_bytedance_seedream_5_0_pro_image_edit

人话定义

使用Seedream 5.0 Pro精确编辑图像，针对特定区域进行调整，同时保留光照、深度和纹理。该工作流接受1个输入图像，通过可选的Painter节点和预览生成2个输出图像。适用于产品摄影编辑、肖像一致性调整以及创建包含多语言文本的结构化布局。

做法

所需模型：Seedream 5.0 Pro
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_openrouter_mai_image_26_flash_image_edit

人话定义

使用 MAI Image 2.6 Flash 编辑图像，这是 Microsoft 的快速图生图模型，可将单张输入图像转换为精细的输出。非常适合快速修饰、风格调整和快速概念迭代。

做法

所需模型：Mai Image 2.6
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-templates-all_in_one-image_edit_models

人话定义

上传一张输入图像并选择多个编辑模型。生成并排输出，以直接比较模型效果和质量。

做法

所需模型：Flux.2 Dev、Flux.2 Klein、GPT-Image-1.5、Grok、Nano Banana Pro、Qwen-Image-Edit、Seedream
模型文件：flux-2-klein-base-4b-fp8.safetensors、flux2-vae.safetensors、qwen_3_4b.safetensors、mistral_3_small_flux2_bf16.safetensors、flux2_dev_fp8mixed.safetensors、qwen_image_vae.safetensors等 8 个
采样：步数 40 · CFG 4 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：1024×1024、1248×832
工作流规模：顶层节点 19 个、连线 23 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_bytedance_seedream_5_0_flash_image_edit

人话定义

使用 Seedream 5.0 Flash 编辑和生成图像，将单张输入图像转化为一张精致的输出图像，具备电影级光影、精准的文字渲染，分辨率最高可达 2K。

做法

所需模型：Seedream 5.0
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像编辑 #

图像 · 图像 · ct-image_joyai_image_edit

人话定义

通过遵循自然语言指令，使用JoyAI-Image-Edit编辑图像，该工具利用多模态理解实现精确、空间感知的修改。此工作流接受一张参考图，生成一张编辑后的图像输出以及并排对比视图。适用于指令引导的润色、特定区域的对象替换以及需要关系定位的复杂场景调整。

做法

所需模型：JoyAI Image Edit
模型文件：joyai_image_edit_int8_convrot.safetensors、qwen3vl_8b_joyimage_edit_int8_convrot.safetensors、wan_2.1_vae.safetensors
采样：步数 40 · CFG 4 · 采样器 euler · 调度 normal
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 7 个、连线 8 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_boogu_image_0_1_edit_int8

人话定义

使用Boogu图像编辑模型编辑图像，该模型现已通过convrot int8量化优化，推理速度更快，质量优于fp8。此工作流接受1个输入图像并生成1个编辑后的图像输出。非常适合快速图像编辑、批量处理性能提升，以及希望利用convrot int8格式速度和质量优势的用户。

做法

所需模型：Boogu
模型文件：boogu_image_edit_int8_convrot.safetensors、ae.safetensors、qwen3vl_8b_fp8_scaled.safetensors
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 9 个、连线 8 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_tencent_hy_image_3_5_preview_image_edit

人话定义

使用 HY Image 3.5 预览模型编辑图像，该模型通过优化的文本与图像组织深入理解用户意图，提供高质量结果。接受 1 个图像输入并生成 1 个图像输出。非常适合人像编辑、商业海报和影视营销素材。

做法

所需模型：HY Image 3.5
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_chrono_edit_14B

人话定义

基于视频模型对图像的动态理解对图像进行编辑，创造符合物理规律的新图像并保持角色和风格的一致性。

做法

所需模型：Wan2.1、ChronoEdit、Nvidia
模型文件：wan_2.1_vae.safetensors、clip_vision_h.safetensors、chrono_edit_14B_fp16.safetensors、umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors、chronoedit_distill_lora.safetensors
采样：步数 20 · CFG 4 · 采样器 uni_pc · 调度 simple
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-api_openai_gpt_image_2_image_edit

人话定义

上传参考图并编写提示词，以创建适合商业用途的广告海报、产品照片和多语言标识。该模型可生成清晰的文字和逼真的输出。

做法

所需模型：GPT Image 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·图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_meta_muse_image_image_edit

人话定义

使用 Muse Image 1.0 精确编辑图像，按照自然语言指令更改特定元素，同时保留场景的其余部分。接受 2 个输入图像并生成 1 个编辑后的输出图像。非常适合产品摄影润饰、创意风格迁移和迭代式视觉优化。

做法

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

图生图·图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_mage_flow_edit_turbo_int8

人话定义

使用参考照片和文本指令，通过Mage-Flow-Edit Turbo模型编辑图像，这是一个精简的4B参数模型，仅需4步即可生成结果。它接受1-3张参考图像和文本提示词作为输入，然后输出符合您指令的编辑后图像。非常适合快速风格迁移、背景替换和交互式照片编辑会话。

做法

所需模型：Mage-Flow
模型文件：mage_flow_edit_turbo_int8_convrot.safetensors、qwen3vl_4b_bf16.safetensors、mage_flow_vae_bf16.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 2 条 · 下载工作流 JSON

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