无论哪个模型工作流都大体相同
上图是 Stable Diffusion 1.5，下图是最新模型 Z-Image 的工作流。
虽然节点数等有细微差别，但能明白大体是相同的吗？
无论是什么新的图像生成模型，还是视频生成模型，“准备材料投给 KSampler” 这个流程是不会变的。
我很理解想快点使用新模型的心情，但请按捺住急切的心情，试着网罗一遍以 Stable Diffusion 1.5 为基础的工作流。
这之后的 ComfyUI 生活，应该会变得一下子开心起来。
“模块式”是什么？
ComfyUI 这样的基于节点的工具，经常被说明优点是“模块式”的。
那么，模块式到底是什么。
那在图像生成中，是怎样便利的呢。
模块式
模块式，是指像乐高积木一样可以“后加所需功能”的构造。
- 有作为基础的地基
- 出现了需要的功能，就只添加那个部分的积木
- 想进一步增加功能时，再添加积木
这种“做加法”的思考方式，也原样适用于 ComfyUI 的工作流。
在 ComfyUI 中是怎样的
先把具体的节点名放在一边，看看一点点扩展工作流的样子。
顺着流程确认一下哪个部分作为模块增加了。
- 1. text2image
- 这是基本。输入提示词，把它投给 KSampler 即可。
- 2. image2image
- 以输入的图像为草稿进行图像生成。
- 🟩 添加读取图像的节点，和将其转换为 latent 的节点。
- 3. inpainting
- 只对输入图像的一部分进行 image2image。
- 🟥 添加为了让其只 image2image 被掩盖场所的节点。
- 4. ControlNet
- ControlNet 是在生成图像时，可以输入图像进行控制的功能。
- 🟦 添加 ControlNet 的节点，和制作作为 ControlNet 控制使用的图像的节点。
- 5. 进一步添加 ControlNet
- ControlNet 没有只有一个的限制。再添加一个试试吧。
- 🟦 只要再做一组 ControlNet 和其预处理节点并连接就行了。
虽说只是一个例子，但我觉得展示了 ComfyUI 的灵活性。
除了官方的模板以外，许多人也公开了工作流，但即便如此，你所期望的完美工作流可能在这世上并不存在。
但是不用担心。不需要就删掉，有其他想要的功能就加上去好了。