今天给大家演示一个将“动漫角色图像转化为真人风格”的 ComfyUI 工作流，目标是打造影楼级的精修写真图像。该流程不仅能实现脸部融合功能，还能智能识别面部区域、还原真实五官，并保持原图构图、姿态、光影细节的一致性。最终生成的图像具有极高的写实度和商业应用价值，非常适合二次元向三次元视觉迁移的场景。以下内容将详细介绍本工作流的结构、核心模型与关键节点设计。文章目录工作流介绍核心模型Node节点工作流程大模型应用CLIPTextEncode 主写真人像摄影语义编码CLIPTextEncode（负向） 质量抑制与结构稳定语义Face Prompt（双文本编码） 人脸特征权重的语义分层使用方法应用场景开发与应用工作流介绍本工作流围绕“动漫转真人”这一核心任务展开，整合了图像预处理、面部识别、掩膜提取、VAE 编码/解码、Prompt 文本组合、ControlNet 引导控制等关键模块，逐步生成高质量、风格统一的写实图像。该流程强调人脸区域的细节增强与风格迁移，通过多阶段优化策略，确保最终结果兼具美学性与真实感。核心模型本工作流所依赖的模型构成了整个图像生成的质量基石。其核心使用了基于 Diffusion 的高分辨率写实模型，并搭配了 VAE、ControlNet、CLIPTextEncode 等关键组件，用以精准控制风格、语义理解与图像解码过程。模型名称说明VAEDecode / VAEEncode用于图像的潜空间转换与解码，确保风格还原和高保真输出。ControlNetApplyAdvanced提供图像内容控制能力，如结构参考或草图还原。CLIPTextEncode将文本 Prompt 转换为可用于生成的向量信息。 【ComfyUI】SD1.5 + ControlNet 瓷砖融合支持面部融合动漫转真人
今天给大家演示一个将“动漫角色图像转化为真人风格”的 ComfyUI 工作流，目标是打造影楼级的精修写真图像。该流程不仅能实现脸部融合功能，还能智能识别面部区域、还原真实五官，并保持原图构图、姿态、光影细节的一致性。最终生成的图像具有极高的写实度和商业应用价值，非常适合二次元向三次元视觉迁移的场景。以下内容将详细介绍本工作流的结构、核心模型与关键节点设计。文章目录工作流介绍核心模型Node节点工作流程大模型应用CLIPTextEncode 主写真人像摄影语义编码CLIPTextEncode（负向） 质量抑制与结构稳定语义Face Prompt（双文本编码） 人脸特征权重的语义分层使用方法应用场景开发与应用工作流介绍本工作流围绕“动漫转真人”这一核心任务展开，整合了图像预处理、面部识别、掩膜提取、VAE 编码/解码、Prompt 文本组合、ControlNet 引导控制等关键模块，逐步生成高质量、风格统一的写实图像。该流程强调人脸区域的细节增强与风格迁移，通过多阶段优化策略，确保最终结果兼具美学性与真实感。核心模型本工作流所依赖的模型构成了整个图像生成的质量基石。其核心使用了基于 Diffusion 的高分辨率写实模型，并搭配了 VAE、ControlNet、CLIPTextEncode 等关键组件，用以精准控制风格、语义理解与图像解码过程。模型名称说明VAEDecode / VAEEncode用于图像的潜空间转换与解码，确保风格还原和高保真输出。ControlNetApplyAdvanced提供图像内容控制能力，如结构参考或草图还原。CLIPTextEncode将文本 Prompt 转换为可用于生成的向量信息。 RELATED READING
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