ComfyUI高质量精选系列文章

最新
Wan2.1 FushionX用法

Wan2.1 FushionX用法

FusionX 是基于 WAN 2.1 14B 精细融合多种研究模型构建的高性能视频生成模型,强化运动表现、场景一致性与细节还原度,实际表现可媲美部分顶级闭源模型...

发布时间:2025/6/14
蒙版检测

蒙版检测

在 ComfyUI 中,蒙版(Mask)是图像生成流程中非常核心的组成部分,主要用于控制图像的生成区域与保留区域,实现更加精准、可控的编辑与合成。它本质上是一张黑白图,用于告诉模型“哪里需要改变,哪里保持原样”...

发布时间:2025/6/9
高清放大方法对比

高清放大方法对比

由于大模型本身的性能限制,在 ComfyUI 中进行初步图像生成时通常只能以较低的分辨率(如 512×512 或 1024×1024)输出。然而,实际使用场景往往对图像的清晰度和尺寸有更高要求,因此图像的放大、修复或高清处理成为必不可少的环节。当前市面上存在众多放大模型和插件,不同的风格、用途及生成内容对放大方案的要求也存在显著差异,这为选择合适的方案带来了不小的挑战...

发布时间:2025/6/9
FLUX-LoRA-人物一致性-训练

FLUX-LoRA-人物一致性-训练

人物一致性一直是图像生成中的难点之一。受到 Mick 大佬的实践经验启发,发现可以通过 LoRA 模型 对人物特征进行有效控制,从而实现高一致性的人物生成。但是在实际应用前,需要完成一系列准备工作,包括 数据集的生成、处理,以及 LoRA 模型的训练。为系统呈现这一完整流程,后续内容将以多篇文章的形式进行复现,并结合过程中的关键步骤与对比结果,全面展示人物一致性控制的可行方法与效果表现...

发布时间:2025/6/5
ComfyUI资源网站

ComfyUI资源网站

在深入学习 ComfyUI 之后,用户将逐步接触到各种与 AI 生成相关的资源平台。当前,随着 AI 行业的迅猛发展和大量资本的涌入,网络上出现了许多模型分享与工作流下载的网站。然而,真正高质量的一手资料和核心资源,依然主要来自于科研与开源社区的前沿力量。以下四大平台,几乎构成了 ComfyUI 用户获取模型、源码、工作流的基础生态...

发布时间:2025/6/3