ComfyUI 图生图工作流
本篇将引导了解并完成图生图工作流
什么是 ComfyUI 中的图生图？
图生图（Image to Image）是 ComfyUI 中的一种工作流，允许用户输入一张图像，并基于该图像生成一张新图像。
图生图可用于以下场景：
- 转换原始图像风格，例如将写实照片转换为艺术风格
- 将线稿转换为写实图像
- 图像修复
- 为老照片上色
- ……以及其他场景
打个比方来解释： 这就像请一位艺术家根据你的参考图像来创作一件特定作品。
如果你仔细将这个教程与文生图教程进行比较， 你就会发现图生图的流程与文生图非常相似， 只是多了一个输入参考图像作为条件。在文生图中，我们让艺术家（图像模型）根据提示词自由创作； 而在图生图中，我们让艺术家同时根据参考图像和提示词进行创作。
ComfyUI 图生图工作流示例指南
模型安装
下载 v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors 文件并将其放入你的 ComfyUI/models/checkpoints 文件夹。
图生图工作流与输入图像
下载下面的图像并将其拖入 ComfyUI 以加载工作流：
包含工作流 JSON 元数据的图像可以直接拖入 ComfyUI，或通过菜单 Workflows -> Open (ctrl+o) 加载。
下载下面的图像，我们将把它用作输入图像：
分步完成工作流
请按照下图中的步骤操作，以确保工作流正确运行。
- 确保
Checkpoint加载器（简易）加载 v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors - 将输入图像上传到
加载图像节点 - 点击
队列或按Ctrl/Cmd + Enter生成
图生图工作流的关键要点
图生图工作流的关键在于 KSampler 节点中的 denoise 参数，该参数应 小于 1
如果你调整过 denoise 参数并生成了图像，你会注意到：
denoise值越小，已生成图像与参考图像之间的差异越小denoise值越大，已生成图像与参考图像之间的差异越大
这是因为 denoise 决定了在将参考图像转换之后，添加到 Latent空间图像中的噪波强度。如果 denoise 为 1，Latent空间图像将变为完全随机的噪波，使其与 空Latent图像 节点生成的Latent空间相同，从而丢失参考图像的所有特征。
相关原理请参阅文生图教程中的原理说明。
开始你自己的尝试
- 尝试修改 KSampler 节点中的
denoise参数，逐渐从 1 调整到 0，观察已生成图像的变化 - 换成你自己的提示词和参考图像，生成属于你自己的图像效果