图像

画布文件 · 共 209 条 · 第 3/5 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·图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_openai_gpt_image_25_flare_image_edit

人话定义

图像重做与局部修改模板。保持场景、姿态、光照和构图不变，仅编辑服装、发型或局部详情。由GPT-Image-2.5-Flare驱动的快速预览和迭代风格调整。

做法

所需模型：GPT Image 2.5
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 · 图像 · ct-image_omnigen2_image_edit

人话定义

使用OmniGen2的高级图像编辑功能和文本渲染支持，通过自然语言指令编辑图像。

做法

所需模型：OmniGen
模型文件：ae.safetensors、qwen_2.5_vl_fp16.safetensors、omnigen2_fp16.safetensors
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 27 个、连线 32 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

图生图·图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-image_firered_image_edit1_1

人话定义

上传图片和文本提示词以进行编辑。生成增强的身份一致性、多元素融合或专业照片修复的修改后图像。

做法

所需模型：FireRed Image Edit 1.1
模型文件：qwen_image_vae.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、FireRed-Image-Edit-1.0-Lightning-8steps-v1.0.safetensors、FireRed-Image-Edit-1.1-transformer.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·图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_openai_gpt_image_25_sunburst_image_edit

人话定义

高保真图像编辑模板。保留原始角色姿态、场景、光照和构图。仅修改部分元素，如服装、发型、面部特征或相机角度。非常适合生成具有强主体一致性的连续帧。

做法

所需模型：GPT Image 2.5
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 · 云端 API · ct-api_bytedance_seedream_5_0_lite_image_edit

人话定义

上传图片和文本提示词以编辑它。生成一张修改后的图像，其中的详情与您的指令一致。

做法

所需模型：Seedream 5.0
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 · 图像 · ct-image_longcat_image_edit

人话定义

使用LongCat-Image-Edit模型编辑图像。支持双语指令，用于全局、局部、文本和参考引导编辑，同时保持视觉一致性。

做法

所需模型：LongCat Image Edit
模型文件：ae.safetensors、longcat_image_edit_bf16.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors
采样：步数 50 · CFG 4.5 · 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

图生图·图像编辑 #

图像 · 云端 API · ct-api_openrouter_mai_image_26_image_edit

人话定义

使用 MAI Image 2.6 编辑图像，这是微软旗舰级图像编辑模型，可将两张参考图像合并为一张精修输出。非常适合多参考合成、产品视觉重塑以及图内文字设计工作。

做法

所需模型：Mai Image 2.6
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_boogu_image_0_1_edit

人话定义

使用Boogu的指令驱动模型编辑图像，接受一个输入图像并生成编辑后的输出，同时提供并排比较视图。

做法

所需模型：Boogu
模型文件：boogu_image_edit_fp8_scaled.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·图像重绘 #

图像 · 云端 API · ct-api_from_photo_2_miniature

人话定义

将真实建筑照片转化为建筑蓝图，再转化为精致的实体比例模型。实现从照片到微缩模型的完整建筑可视化流程。

做法

所需模型：Gemini3 Pro Image Preview、Nano Banana Pro、Google
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 6 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像重绘 #

图像 · 图像 · ct-templates_purz_pixel_sort_image

人话定义

应用像素排序算法创建故障艺术。控制效果方向、阈值以及与原始图像的混合。输出风格化、涂抹效果的输入图像版本。

做法

工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像重绘 #

图像 · 风格迁移 · ct-templates-image_to_real

人话定义

输入插画，生成超写实版本，使用Qwen Image Edit 2509。

做法

所需模型：Qwen-Image-Edit
模型文件：qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors、qwen_image_vae.safetensors、qwen_image_edit_2509_fp8_e4m3fn.safetensors、Qwen-Image-Edit-2509-Anything2RealAlpha.safetensors、Qwen-Image-Edit-2509-Lightning-8steps-V1.0-bf16.safetensors
采样：步数 8 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 beta
工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像重绘 #

图像 · 图片编辑 · ct-api_openai_fashion_billboard_generator

人话定义

将服装照片转为专业时尚模特的商场广告。

做法

所需模型：GPT-Image-1.5、OpenAI
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像重绘 #

图像 · 云端 API · ct-template_rob_realistic_2k_images_quick_variations

人话定义

上传一张你想要变体的图片。该工作流会对输入图像进行描述，使用 Grok 图像生成，并通过 Z-Image 进行放大以添加逼真的纹理。

做法

所需模型：Grok、Z-Image-Turbo
模型文件：z_image_turbo_bf16.safetensors、qwen_3_4b.safetensors、ae.safetensors、RealESRGAN_x4plus.safetensors
采样：步数 5 · CFG 1 · 采样器 dpmpp_2m_sde · 调度 beta57
工作流规模：顶层节点 8 个、连线 9 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像重绘 #

图像 · 文生图 · ct-api_openai_image_1_multi_inputs

人话定义

使用OpenAI GPT Image 1 API从多个输入生成图像。

做法

所需模型：GPT-Image-1、OpenAI
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·图像重绘 #

图像 · 动漫 · ct-image_anima_lllite_any_control_to_image

人话定义

使用 ControlNet-LLLite 为 Anima-Base v1.0 动漫风格图像添加轻量级、类似 LoRA 的条件控制，支持一个条件输入和可选的局部重绘遮罩，输出单张结果。适合带动态遮罩的动漫局部重绘、线稿或灰度草图风格迁移，以及多场景构图中的角色生成控制。

做法

所需模型：Anima
模型文件：qwen_3_06b_base.safetensors、qwen_image_vae.safetensors、anima-base-v1.0.safetensors、anima-lllite-any-test-like-v2.safetensors、anima-turbo-lora-v0.2.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 11 个、连线 11 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像重绘 #

图像 · 图片编辑 · ct-api_google_gemini_image

人话定义

Nano-banana (Gemini-2.5-Flash Image) - 使用一致性进行图像编辑。

做法

所需模型：Gemini-2.5-Flash、Nano Banana、Google
工作流规模：顶层节点 9 个、连线 6 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像重绘 #

图像 · 图像 · ct-image_z_image_turbo_fun_union_controlnet

人话定义

支持Canny、HED、深度、姿态和MLSD的多控制ControlNet，适用于Z-Image-Turbo。

做法

所需模型：Z-Image-Turbo
模型文件：qwen_3_4b.safetensors、z_image_turbo_bf16.safetensors、ae.safetensors、Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union.safetensors
采样：步数 8 · CFG 1 · 采样器 res_multistep · 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·图像重绘 #

图像 · 图像 · ct-api_openai_image_1_i2i

人话定义

使用OpenAI GPT Image 1 API从输入图像生成图像。

做法

所需模型：GPT-Image-1、OpenAI
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·图像重绘 #

图像 · 云端 API · ct-api_bytedance_seedream4

人话定义

多模态AI模型，支持文生图和图像编辑。通过自然语言控制，在2秒内生成2K图像。

做法

所需模型：ByteDance、Seedream 4.0
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图生图·图像重绘 #

图像 · 图像 · ct-templates_purz_image_glitch

人话定义

为图像添加可自定义的故障与撕裂效果，可控制失真强度、色差与图案随机性，输出风格化失真图像。

做法

工作流规模：顶层节点 4 个、连线 2 条 · 下载工作流 JSON

图生图·局部重绘 #

图像 · 图像修复 · ct-api_openai_image_1_inpaint

人话定义

使用OpenAI GPT Image 1 API通过局部重绘编辑图像。

做法

所需模型：GPT-Image-1、OpenAI
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 5 条 · 下载工作流 JSON

实例

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图生图·局部重绘 #

图像 · 动漫 · ct-image_anima_lllite_image_inpainting

人话定义

使用Anima LLLite（一种轻量级ControlNet变体，通过低秩校正实现精确的遮罩编辑）对动漫图像进行修复。输入1张图像，获得1个修复后的输出以及一个对比视图。非常适合修复角色详情、移除动漫场景中的不需要对象，以及无缝的背景恢复。

做法

所需模型：Anima
模型文件：qwen_3_06b_base.safetensors、qwen_image_vae.safetensors、anima-base-v1.0.safetensors、anima-lllite-inpainting-v2.safetensors、anima-turbo-lora-v0.2.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 10 个、连线 7 条 · 下载工作流 JSON

图生图·深度图预估 #

图像 · 动漫 · ct-image_anima_lllite_depth_control_to_image

人话定义

使用Anima LLLite模型从深度图生成动漫风格的插图，该模型应用轻量级ControlNet校正以实现精确的空间控制。输入1张图像，生成2个图像输出及一个对比视图。适用于3D场景重建、VFX深度通道处理和AR资产准备。

做法

所需模型：Anima
模型文件：qwen_3_06b_base.safetensors、qwen_image_vae.safetensors、anima-base-v1.0.safetensors、anima-lllite-depth-1.safetensors、anima-turbo-lora-v0.2.safetensors、depth_anything_3_mono_large.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 9 个、连线 10 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·Kling 视频生成 #

图像 · 云端 API · ct-api_kling_o3_image

人话定义

上传最多10张参考图像以指导合成。使用Kling O3模型，基于您提供的视觉输入生成新图像。

做法

所需模型：Kling O3
工作流规模：顶层节点 5 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

图生视频·图像编辑 #

图像 · 图片编辑 · ct-video_bernini_r_image_editing

人话定义

生成一张匹配光照的编辑后图像，并查看并排的前后对比。适用于人像和产品重新布光、照片集的一致光照以及电商目录摄影。

做法

所需模型：Bernini-R
模型文件：umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors、Wan2_1_VAE_bf16.safetensors、lightx2v_T2V_14B_cfg_step_distill_v2_lora_rank64_bf16.safetensors、wan2.2_bernini_r_high_noise_fp8_scaled.safetensors、wan2.2_bernini_r_low_noise_fp8_scaled.safetensors
工作流规模：顶层节点 11 个、连线 9 条 · 下载工作流 JSON

抠像·Bria 扩图重绘 #

图像 · 云端 API · ct-api_bria_image_outpainting

人话定义

一个专业的Bria扩图模板，专为无缝图像扩展和边缘感知场景扩展而设计

做法

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

抠像·Bria 背景消除 #

图像 · 云端 API · ct-api_bria_image_edit

人话定义

FIBO通过结构化的JSON控制照明、构图和相机设置，实现精确、可预测的图像编辑

做法

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

文生图·Banana 图像生成 #

图像 · 云端 API · ct-api_google_nano_banana2_text_to_image

人话定义

使用Nano Banana 2模型从文本提示生成图像，产生一个图像输出，无需文件输入。适用于快速原型设计、概念艺术生成和创意探索。

做法

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

文生图·Banana 图像生成 #

图像 · 云端 API · ct-api_nano_banana_2_lite_t2i

人话定义

使用超快Gemini 3.1 Flash-Lite图像模型，根据文本描述生成图像，无需文件输入，专为快速创建和迭代设计。此工作流根据您的文本提示词生成一个或多个已生成图像，支持交错文本和图像输入。非常适合快速概念可视化、快速原型设计和迭代设计探索。

做法

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

文生图·Banana 图像生成 #

图像 · 文生图 · ct-api_nano_banana_2_1_t2i

人话定义

使用 Nano Banana 2.1（Google 基于 Gemini 的快速图像模型）从文本提示生成图像，输出一张已完成图像，无需任何输入文件。非常适合品牌营销海报、电商产品视觉图和 IP 角色系列。

做法

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

文生图·FLUX 图像生成 #

图像 · 文生图 · ct-flux_dev_checkpoint_example

人话定义

使用Flux Dev fp8量化版本生成图像。适用于显存有限的设备，只需要一个模型文件，但图像质量略低于完整版本。

做法

所需模型：Flux.1、Flux
模型文件：ae.safetensors、flux1-dev.safetensors、clip_l.safetensors、t5xxl_fp16.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 3 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

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文生图·FLUX 图像生成 #

图像 · 图像 · ct-flux_dev_full_text_to_image

人话定义

使用Flux开发专用完整版生成高质量图像。需要更大的VRAM和多个模型文件，但提供最佳的提示词遵循能力和图像质量。

做法

所需模型：Flux、Flux.1
模型文件：ae.safetensors、flux1-dev.safetensors、clip_l.safetensors、t5xxl_fp16.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 3 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

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文生图·FLUX 图像生成 #

图像 · 文生图 · ct-flux_schnell

人话定义

使用Flux Schnell fp8量化版本快速生成图像。适用于低端硬件，仅需4步即可生成图像。

做法

所需模型：Flux.1、Flux
模型文件：flux1-schnell-fp8.safetensors
采样：步数 4 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 9 个、连线 9 条 · 下载工作流 JSON

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文生图·FLUX 图像生成 #

图像 · 图像 · ct-image_flux2_text_to_image

人话定义

文生图模型，光照、材质与细节表现更逼真。

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：1024×1024
工作流规模：顶层节点 3 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

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文生图·FLUX 图像生成 #

图像 · 文生图 · ct-image_flux3_klein_t2i

人话定义

使用 FLUX 3 Image Klein 从文本提示生成图像，生成一张保存的图像，无需文件输入。非常适合概念艺术、营销视觉以及根据文字描述快速制作场景创意原型。

做法

所需模型：FLUX 3 Image
模型文件：qwen3.5_9b_flux3_prompt_upsampler_w4a8.safetensors、flux3-image-klein-base-int8-convrot.safetensors、qwen3vl_4b_int8_convrot.safetensors、flux2-vae.safetensors
采样：步数 15 · CFG 1 · 采样器 er_sde · 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

文生图·FLUX 图像生成 #

图像 · 图像 · ct-image_flux2_text_to_image_9b

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-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 3 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

实例

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文生图·FLUX 图像生成 #

图像 · 图像 · ct-image_flux2_klein_text_to_image

人话定义

BFL 蒸馏模型。亚秒级速度下的卓越画质，非常适合实时生成且保证质量。市场推广将聚焦该模型。

做法

所需模型：Flux、Flux.2 Klein
模型文件：flux-2-klein-base-4b.safetensors、qwen_3_4b.safetensors、flux2-vae.safetensors、flux-2-klein-4b.safetensors
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 6 个、连线 4 条 · 下载工作流 JSON

实例

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文生图·FLUX 图像生成 #

图像 · 文生图 · ct-flux_schnell_full_text_to_image

人话定义

使用Flux Schnell完整版本快速生成图像。使用Apache2.0许可证，仅需4步即可生成图像，同时保持良好的图像质量。

做法

所需模型：Flux.1、Flux
模型文件：ae.safetensors、clip_l.safetensors、t5xxl_fp16.safetensors、flux1-schnell.safetensors
采样：步数 4 · CFG 1 · 采样器 euler · 调度 simple
画面尺寸：1024×1024
工作流规模：顶层节点 10 个、连线 9 条 · 下载工作流 JSON

实例

官方教程 / 示例页

文生图·FLUX 图像生成 #

图像 · 文生图 · ct-api_bfl_flux3_t2i

人话定义

使用 FLUX 3 Image 根据文本提示词生成图像，它会在生成之前解读并扩展提示词，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，无需输入文件。输出一张图像。非常适合以排版为主的海报、以布局为驱动的设计工作，以及快速探索视觉概念。

做法

所需模型：FLUX 3 Image
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生图·FLUX 蒸馏生图 #

图像 · 文生图 · ct-image_flux3_klein_distilled_t2i

人话定义

使用蒸馏版 FLUX 3 Image Klein 模型，通过文本提示生成图像，该模型可在 15 个采样步骤中高效运行，无需无分类器引导。只需描述您想要的内容，即可获得一张已完成图像。非常适合快速概念艺术、营销视觉以及速度至上的日常创意构思。

做法

所需模型：FLUX 3 Image
模型文件：qwen3.5_9b_flux3_prompt_upsampler_w4a8.safetensors、flux3-image-klein-int8-convrot.safetensors、qwen3vl_4b_int8_convrot.safetensors、flux2-vae.safetensors
采样：步数 15 · CFG 1 · 采样器 er_sde · 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

文生图·Grok 图像生成 #

图像 · 云端 API · ct-api_grok_imagine_image_2_t2i

人话定义

使用Grok Imagine Image 2.0从文本提示词生成图像，这是一款Aurora引擎模型，擅长清晰的短文本渲染，支持14种宽高比的1K或2K输出。输入一个文本提示词即可获得一张已生成的图像，提供低或中等质量选项以控制成本。非常适合海报和封面设计、产品和品牌视觉，以及需要一致性的角色驱动场景。

做法

所需模型：Grok Imagine Image 2.0
工作流规模：顶层节点 2 个、连线 1 条 · 下载工作流 JSON

文生图·Grok 图像生成 #

图像 · 云端 API · ct-api_grok_text_to_image

人话定义

输入文本提示，使用Grok模型快速生成高质量图像。

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

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