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• 文件计数 1
• 创建日期 2026年8月25日
• 最后更新 2026年9月20日

工业设计-涂鸦变效果图FLUX重绘

工业设计-涂鸦变效果图FLUX重绘 是一套面向线稿提取场景的 ComfyUI 工作流，全图共 31 个节点、40 条连线。链路以 VAEDecode ×2、PreviewImage ×2、BNK_CLIPTextEncodeAdvanced ×2 为主干，输出图像，默认输出 512×512，适合需要稳定批量出图的同学。下载后直接导入即可使用，建议显存 8GB 起。

• 核心节点：VAEDecode ×2、PreviewImage ×2、BNK_CLIPTextEncodeAdvanced ×2
• 输出形式：输出图像 · 512×512
• 规模：31 节点 / 40 连线
• 建议显存：8GB 起
• 适用场景：线稿提取与上色，涂鸦/草图直出效果图，设计与建筑场景常用。

资源头图

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）。

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": 95,
    "last_link_id": 162,
    "nodes": [
        {
            "id": 67,
            "type": "UNETLoader",
            "pos": [
                2811.783203125,
                1205.7781982421875
            ],
            "size": [
                315,
                82
            ],
            "flags": [],
            "order": 0,
            "mode": 0,
            "inputs": [],
            "outputs": [
                {
                    "name": "MODEL",
                    "type": "MODEL",
                    "links": [
                        117,
                        119
                    ],
                    "slot_index": 0,
                    "label": "模型"
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "UNETLoader"
            },
            "widgets_values": [
                "基础算法_F.1",
                "fp8_e4m3fn"
            ],
            "_widget_cache_map": {
                "基础算法_F.1": {
                    "name": "基础算法_F.1",
                    "value": "412b427ddb674b4dbab9e5abd5ae6057"
                }
            },
            "category": "Primitive Nodes"
        },
        {
            "id": 86,
            "type": "CLIPVisionLoader",
            "pos": [
                491.7777404785156,
                2148.2236328125
            ],
            "size": [
                315,
                58
            ],
            "flags": [],
            "order": 1,
            "mode": 0,
            "inputs": [],
            "outputs": [
                {
                    "name": "CLIP_VISION",
                    "type": "CLIP_VISION",
                    "links": [
                        141
                    ],
                    "label": "CLIP视觉"
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "CLIPVisionLoader"
            },
            "widgets_values": [
                "CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K"
            ],
            "_widget_cache_map": [],
            "category": "Primitive Nodes"
        },
        {
            "id": 84,
            "type": "IPAdapterAdvanced",
            "pos": [
                843.7779541015625,
                2012.223388671875
            ],
            "size": [
                315,
                278
            ],
            "flags": [],
            "order": 16,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "model",
                    "type": "MODEL",
                    "link": 139,
                    "label": "模型"
                },
                {
                    "name": "ipadapter",
                    "type": "IPADAPTER",
                    "link": 140,
                    "label": "IPAdapter"
                },
                {
                    "name": "image",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": 143,
                    "label": "正面图像"
                },
                {
                    "name": "image_negative",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": null,
                    "shape": 7,
                    "label": "负面图像"
                },
                {
                    "name": "attn_mask",
                    "type": "MASK",
                    "link": null,
                    "shape": 7,
                    "label": "关注层遮罩"
                },
                {
                    "name": "clip_vision",
                    "type": "CLIP_VISION",
                    "link": 141,
                    "shape": 7,
                    "label": "CLIP视觉"
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "MODEL",
                    "type
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