直播吧2024年10月12日发布:怎么由草图生成海报的comfyui教程来啦，时长预警

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今天给大家分享如何用ComfyUl将草图快速转化为逼真写实海报。时长预警，以下内容详尽且全面，如果您能耐心看完，相信会对ComfyUl有全新且深入的认识。

为了让未曾使用过ComfyUl的朋友也能跟上，先简单介绍一下它的界面。这边的checkpoint加载器是用来加载大模型的地方，它是AI的核心大脑。我希望这张草图最终能呈现为写实赛博朋克风格，所以这里我用了lighting版本realcartoon XL大模型。

接着看，这边的采样器就AI生图的加工车间，而vae则是数据的翻译官，用来把数据翻译成能看懂的图像。位于中间的clip文本编码器则用来输入提示词。下面的lotent是此次出图的画布，当前画布的宽高设定为512，这就意味着稍后生成的图片大小为512x512。以上便是ComfyUI大致的工作流程。

接下来在文件夹中复制草图，然后直接粘贴到ctrl。先大致查看一下这张图的尺寸，如果觉得它较小，可以给它连一个图像按系数缩放的节点，把图片放大一下。这里选择lonczos放大算法，同时别忘了再连一个VAE编码器。编码器的作用是把像素图像编码为潜空间数据，而解码器则是将这些潜空间数据解码回像素图片数据。

不过到这一步，AI只是知道要画多大的图，但不知道要画什么。所以接下来就要对想要生成的图片加上提示词描述了，大致描述想要的图片内容，再根据需求加上图片的风格、镜头、画质等描述词。如果没有特殊要求，反向提示词几乎是通用的，您可以截图保存我这段提示词直接拿去用。

写完提示词，可以跑一下试试，您会发现提示词中描述的元素基本出来了，但图片结构却和草图不一样，这是为什么？原因在于AI目前只知道要这些内容，但不知道该怎么摆放它们。这时控图神器controlnet就要登场了。关于什么是controlnet，您可以暂停简单了解。

新建一个controlnet节点，把正负提示词都连接到controlnet的对应接口上，然后同样连接到采样器上，将它们串联到一起。

·接着整一个diffcontrolnet加载器，用来加载contronet模型。因为用的大模型是XL版本，所以contronet加载器也要用XE版本。因为加载的是草图，所以这里选择风格相近的涂鸦模型，每一类模型还有专属的预处理模型，用来提前处理草图提取关键信息。

这个预处理器的算法有很多，此刻这张草图该配哪个预处理器效果才更好？既然不知道，那就干脆选择多个预处理器同时跑一下试试。我提前准备了一些不同线条和深度的预处理器进行测试，哪个效果就用哪个，稍作等待就能获得所有的测试结果。

在涂鸦的预处理器中，XDoG的效果最佳，直接复制并连接好。为了便于观察前后效果，可以添加一个图像对比节点，尝试生成一次。可以看到这次的效果非常不错，这说明这个预处理器是可行的。

·然而还是存在问题，建筑的空间感有些错乱，那就再添加一个depth深度预处理器，选择效果最好的预处理器复制过来，将上面的一系列controlnet复制一遍进行串联，要记得depth模型也要相应换成xl版本的。

连接好所有节点后再次尝试生成，结果发现虽然空间关系对了，但图像却很奇怪，这是因为图像过拟合了。加的控制手段太多，提示词是一种控制手段，ctrlmet也是，这就像做菜放调料一样，放多了味道就会过腻过杂。

·别慌，首先来到模型发布页面，查看作者对该模型的推荐参数是什么，按照作者的推荐来设置。然后将两个controlnet控制器的强度降低，也就是减少调料的摄入，再次尝试生成。这次的效果就好多了，但是细节还差些，比如猫咪以及猫头灯箱和原图不一致，这说明还需一个更注重细节的控制器。

而这个canny模型最擅长了，canny能够用1像素的细致线条控制住全图的细节，把它复制过来连接好，调整强度后再次生成。

·接下来就是不断尝试修改三个controlnet之间的权重配比，达到一个画面结构还原度最佳的状态。

·此刻结构虽然还原了，但图片风格不好看怎么办？那就得用IPAdapter了，它可以识别参考图的风格来生图，大家可以暂停先简单了解一下。

·找几张喜欢的风格图片复制进来，连接到正面图像，我先只连这一张，权重类型选择style tronsfer风格迁移，预设选择plus，也就是对应XL模型。

·要注意，现在控制器很多，所有控制器都在争夺权重，权重数值总和过高会导致图片过拟合，所以权重不要给太高，然后尝试生成，这次的画面就好看多了，参考图的废土蒸汽朋克风格也有了。

·如果对此效果满意就可以开始批量抽卡，然后回到PS里，用蒙版把不错的各部位图片拼合到一起，有涂抹痕迹也没关系。

·然后把这图丢回comfyUl，把降噪也就是重绘幅度调到0.2左右，让AI在此基础上只做20%的优化处理，把涂抹拼接痕迹优化掉。

至此一张海报就完成啦。

希望本次分享能对您有所帮助，若有任何不懂的地方，欢迎在评论区留言提问，关注我，让您的设计更高效！@杰视帮设计，关注-点赞-分享。

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