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- 文件大小 30808
- 文件计数 1
- 创建日期 2026年9月2日
- 最后更新 2026年9月20日
出海利器,一键更换模特人种,各个国家外模都支持
出海利器,一键更换模特人种,各个国家外模都支持:基于 ControlNet 搭建的换脸换装方案,节点规模 40 个、连线 61 条。工作流主路径为 PreviewImage ×4、SAMLoader ×3、ControlNetLoader ×2,配合 输出图像;节点已按执行顺序排布,便于二次修改。主模型 sam_vit_b_01ec64.pth。下载后直接导入即可使用,建议显存 8GB 起。
- 主模型:sam_vit_b_01ec64.pth
- 核心节点:PreviewImage ×4、SAMLoader ×3、ControlNetLoader ×2
- 输出形式:输出图像
- 规模:40 节点 / 61 连线
- 建议显存:8GB 起
- 适用场景:人物换脸、虚拟试衣、商品换装与背景替换,电商模特图的主力玩法。
工作流节点图
图较大可横向滚动;点击图片查看高清矢量原图(浏览器中可自由缩放)。
资源头图

使用说明
下载工作流文件后在 ComfyUI 中直接拖入画布(或菜单 Load 导入)即可运行;缺失的自定义节点用 ComfyUI Manager 一键安装,模型按文件名放入对应的 models 目录。
源码预览
{
"last_node_id": 128,
"last_link_id": 234,
"nodes": [
{
"id": 18,
"type": "SetLatentNoiseMask",
"pos": [
-2590,
6200
],
"size": [
290,
50
],
"flags": [],
"order": 34,
"mode": 0,
"inputs": [
{
"name": "samples",
"type": "LATENT",
"link": 23,
"slot_index": 0,
"label": "Latent"
},
{
"name": "mask",
"type": "MASK",
"link": 234,
"label": "遮罩"
}
],
"outputs": [
{
"name": "LATENT",
"type": "LATENT",
"links": [
22
],
"slot_index": 0,
"shape": 3,
"label": "Latent"
}
],
"properties": {
"Node name for S&R": "SetLatentNoiseMask"
},
"widgets_values": [],
"_widget_cache_map": []
},
{
"id": 19,
"type": "VAEEncode",
"pos": [
-2790,
6210
],
"size": [
160,
50
],
"flags": [],
"order": 26,
"mode": 0,
"inputs": [
{
"name": "pixels",
"type": "IMAGE",
"link": 81,
"slot_index": 0,
"label": "图像"
},
{
"name": "vae",
"type": "VAE",
"link": 189,
"slot_index": 1,
"label": "VAE"
}
],
"outputs": [
{
"name": "LATENT",
"type": "LATENT",
"links": [
23
],
"shape": 3,
"label": "Latent"
}
],
"properties": {
"Node name for S&R": "VAEEncode"
},
"widgets_values": [],
"_widget_cache_map": []
},
{
"id": 42,
"type": "MiDaS-DepthMapPreprocessor",
"pos": [
-2950,
6060
],
"size": [
320,
110
],
"flags": [],
"order": 15,
"mode": 0,
"inputs": [
{
"name": "image",
"type": "IMAGE",
"link": 59,
"label": "图像"
}
],
"outputs": [
{
"name": "IMAGE",
"type": "IMAGE",
"links": [
60,
61
],
"slot_index": 0,
"shape": 3,
"label": "图像"
}
],
"properties": {
"Node name for S&R": "MiDaS-DepthMapPreprocessor"
},
"widgets_values": [
6.283185307179586,
0.1,
1024
],
"_widget_cache_map": []
},
{
"id": 26,
"type": "ControlNetLoa
… (完整内容请下载文件查看)
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