新手必看！现在最强的AI绘画5款 Flux 实用基础工作流（附资源包） ...

之前为各人梳理了 Flux 开源模型的一些简单用法，本日我们继续相识一些 Flux 基础工作流，如图生图、高清放大、局部重绘等相干用法。
本期教程所用到的模型文件和安装包工具等资料请看文末扫描获取哦

一、文生图工作流

之前为各人介绍过 2 款 Flux 基础文生图工作流，但此中原版工作流用到的模型节点较多，有的小伙伴在利用时一个不小心就会选错，导致工作流运行出现报错或者天生效果不佳，本日就再介绍一下此中比力紧张的参数设置。

① weight_dtype（剪枝类型）：现在各人用的最多的应该还是 dev fp8 这个模型 ，那么对应的 weight_dtype 记得要选 fp8_e4m3fn，如果选默认天生时间会变很长。
② t5xxl 模型有 fp16 和 fp8 两款可选，它们对画面整体效果没有很大影响，只是 fp16 的细节会更风雅，但是占用的资源也会更多，所以一样平常选 fp8 就足够了。type 类型记得要选 flux，而非 sdxl 或者其他。
③ Flux 模型对图像尺寸的兼容性非常好，无论是 512_768 这样的小尺寸，还是 300_1200 这样的极限画幅比，Flux 的天生效果都很好。因此如果你的显存不是很高，发起先天生小尺寸图像， 然后再放大。
④ 官方保举的 sampler/scheduler 设置是 euler+simple，但这个搭配并非绝对，开源社区的大神测试出 ipdmn +simple、uni_pc+bh2+simple、 euler+beta 等设置可以得到更好的出图效果，各人可多做实验。
⑤ 官方保举的 guidance 数值为 3.5，但它也可以在 2-5 之间灵活调整。当数值小于 3 时，天生的图像的艺术风格会更明显；在 3-3.5 时，兼容性最好，可以应对不同的场景；数值大于 3.5 时，画面细节会有所增强，但是对比度会变得非常高。
另外，Flux 模型本身不需要负面提示词和 CFG 参数，但在某些场景中还是需要加上一个空的 Clip_Text_Encoder 节点，来保证工作流正常运行；如果毗连的节点中有 CFG 参数，记得数值要设置为 1，否则会影响画面效果。
二、图生图

图生图的工作流非常简单，只需在文生图的基础上，加上一个「图像上传」和一个「VAE 编码」节点即可。图生图可以用来小幅度调整画面效果，如修改画面质感、风格、人物表情、装饰物等。
图生图的效果主要通过 2 个参数来控制。一是提示词，我们要将需要修改的内容填写到正向提示词中，比如你想将一张真人照片转为动漫风格，就需要在提示词中加上 “anime style” 这样的提示词；另一个是 Denoise 去噪参数，数值范围 0-1，数值越高，天生的画面与原图的差别会越明显。

三、高清放大

由于高清放大是在图像天生后举行的，因此我们只需将常用的放大工作流接在 Flux 文生图或图生图工作流后面就可以了。现在比力受欢迎的放大节点是 Ultimate SD Upscale，放大模型保举选 4x-UltraSharp。利用此节点需要添加一个空的负面提示词节点，并且 cfg 参数也要调整为 1。

四、局部重绘

这里保举 2 种局部重绘的方式，一是添加 VAE Encode（for inpainting）节点，虽然简单但是重绘效果非常不错；另一个是更复杂一点，利用了 differential diffusion、guassian blur mask、Inpaint model conditioning 节点，重绘效果更天然精细。
利用局部重绘时需要注意两点，一是涂抹局部重绘区域时，边沿可以得当向外多涂一点，这样重绘效果更天然；二是多调整 denoise 的数值，一样平常在 0.8 或者以上会有比力好的效果。
方法①

方法②

五、IP-Adapter

模型下载： https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-ip-adapter （注意：该链接需科学上网，模型下载请看下方扫描免费获取哦）
XLab 在上周又推出了针对 Flux 的 IP-Adapter 模型，可以学习一张图片的色调风格、内容构成以及角色形象。虽然现在效果不如 SD1.5 和 SDXL 正确稳定，但是用来提取风格效果还是不错的，官方也表示现在只是第一版，将来将推出更稳定的版本。
利用方法：
① 更新 ComfyUI，安装或更新 x-flux-comfyui 到最新版本；安装包下载请看下方扫描免费获取哦
② 扫描加我后下载 clip_vision_l.safetensors 文件，安装到根目次的 models/clip_vision 文件夹；再下载 flux-ip-adapter.safetensors 文件，安装到 models/xlabs/ipadapters 文件夹中。

③ 启动 ComfyUI，从 custom_nodes\x-flux-comfyui\workflows 中加载对应的 ip_adapter_workflow 工作流。
④ 上传需要学习的图像，检查每个节点的模型选择是否正确，然后点击天生即可。ip_adapter 的强度设置在 0.8 左右比力合适，如果觉得效果不好，可以实验在 Xlab Sampler 节点中将 true_gs 数值设置为 2。记得多天生频频，可以得到更好的结果。

那么以上就是本期为各人保举的 5 款 Flux 基础实用工作流，文内的工作流文件都可以扫描后获取。如果文章对你有帮助，记得点赞、收藏、评论支持一波，我会有更动力为各人保举新的干货内容~
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一、AIGC所有方向的学习门路
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二、AIGC必备工具
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三、最新AIGC学习条记
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四、AIGC视频教程合集
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五、实战案例
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