跳到主要内容

ComfyUI 预处理器工作流

学习如何在 ComfyUI 中使用深度估计、线稿转换、姿态检测和法线提取预处理器

什么是预处理器？​

这些工作流包含自定义节点。在运行工作流之前，你需要使用 ComfyUI 管理器 安装这些自定义节点。

预处理器是从图像中提取结构信息的基础工具。它们将图像转换为条件信号，如深度图、线稿、姿态骨架和表面法线。这些输出可以在 ControlNet、图生图和视频工作流中提供更好的控制和一致性。

将预处理器作为独立工作流使用可以实现：

  • 无需重新运行完整图表即可快速迭代
  • 预处理和生成的清晰分离
  • 更容易调试和调优
  • 更可预测的图像和视频结果

深度估计​

深度估计将平面图像转换为表示场景中相对距离的深度图。这种结构信号是受控生成、空间感知编辑和重新打光工作流的基础。

此工作流强调：

  • 干净、稳定的深度提取
  • 一致的归一化以供下游使用
  • 与 ControlNet 和图像编辑管道的轻松集成

深度输出可以在多个处理过程中重复使用，使迭代更容易，无需重新运行昂贵的上游步骤。

视频到深度图

将视频转换为时间稳定的深度图。

视频到深度图工作流预览
在 Comfy Cloud 上运行

在 Comfy Cloud 中打开

下载工作流

下载 JSON 或在模板库中搜索 "视频到深度图"

输入素材

将此文件上传到匹配的 VHS_LoadVideo 节点：

roller_coaster.mp4

VHS_LoadVideo 节点 6 · roller_coaster.mp4

线稿转换​

线稿预处理器将图像提炼为其基本边缘和轮廓，去除纹理和颜色，同时保留结构。

此工作流旨在：

  • 生成干净、高对比度的线稿
  • 最小化断裂或噪声边缘
  • 为风格化和重绘工作流提供可靠的结构引导

线稿与深度和姿态配合特别好，提供强大的结构约束而不会过度约束风格。

视频转线稿/Canny

将视频转换为线稿或Canny边缘，用于控制处理器。

视频转线稿工作流预览
在 Comfy Cloud 上运行

在 Comfy Cloud 中打开

下载工作流

下载 JSON 或在模板库中搜索“视频转线稿/Canny”

输入素材

将此文件上传到匹配的 VHS_LoadVideo 节点：

utility-lineart-video-input.mp4

VHS_LoadVideo 节点 2 · utility-lineart-video-input.mp4

姿态检测​

姿态检测从图像中提取身体关键点和骨骼结构，实现对人体姿势和动作的精确控制。

此工作流专注于：

  • 清晰、可读的姿态输出
  • 适合跨帧重用的稳定关键点检测
  • 与基于姿态的 ControlNet 和动画管道的兼容性

通过将姿态提取隔离到专用工作流中，姿态数据变得更容易检查、优化和重用。

视频转姿态映射 - OpenPose

将视频转换为时间稳定的姿态控制映射。

视频转姿态映射工作流预览
在 Comfy Cloud 上运行

在 Comfy Cloud 中打开

下载工作流

下载 JSON，或在模板库中搜索“Video to Pose Map - OpenPose”

输入材料

将以下文件上传到匹配的 VHS_LoadVideo 节点：

pose_input.mp4

VHS_LoadVideo 节点 2 · pose_input.mp4

法线提取​

法线估计将平面图像转换为表面法线图：一个描述表面每个部分朝向的逐像素方向场（通常编码为 RGB）。这种信号对于重新打光、材质感知风格化和高度结构化的编辑非常有用。

此工作流强调：

  • 干净、稳定的法线提取，最小化斑点
  • 一致的方向和归一化以供可靠的下游使用
  • ControlNet 就绪的输出，用于重新打光、优化和保持结构的编辑
  • 跨处理过程重用，无需重新运行早期步骤即可迭代

法线输出可用于：

  • 在保持几何形状的同时驱动重新打光/着色变化
  • 为风格化和重绘管道添加更强的 3D 结构
  • 与姿态/深度配合用于动画工作时提高跨帧一致性

视频转法线图

将视频转换为时间稳定的法线图。

视频转法线图工作流预览
在 Comfy Cloud 上运行

在 Comfy Cloud 中打开

下载工作流

下载 JSON 或在模板库中搜索“视频转法线图”

输入素材

将此文件上传到相应的 VHS_LoadVideo 节点：

normals_input.mp4

VHS_LoadVideo 节点 3 · normals_input.mp4