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• 文件大小 29100
• 文件计数 1
• 创建日期 2026年6月15日
• 最后更新 2026年9月20日

万物生花 _ 地标建筑

这是一份开箱即用的局部重绘工作流（SDXL、IPAdapter、ControlNet），拖入 ComfyUI 即可运行，全图 24 节点 / 36 连线。核心流程 CLIPTextEncode ×2、PreviewImage ×2、SetLatentNoiseMask ×1，输出图像，参数已调好，替换输入图即可复现效果。主模型 4x_NMKD-Siax_200k.pth、CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K.safetensors、ip-adapter-plus_sdxl_vit-h.safetensors。下载后直接导入即可使用，建议显存 8GB 起。

• 主模型：4x_NMKD-Siax_200k.pth、CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K.safetensors、ip-adapter-plus_sdxl_vit-h.safetensors
• 核心节点：CLIPTextEncode ×2、PreviewImage ×2、SetLatentNoiseMask ×1
• 输出形式：输出图像
• 规模：24 节点 / 36 连线
• 建议显存：8GB 起
• 适用场景：蒙版局部重绘、主体替换、材质替换与瑕疵修复。

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": 74,
    "last_link_id": 160,
    "nodes": [
        {
            "id": 13,
            "type": "SetLatentNoiseMask",
            "pos": [
                750,
                190
            ],
            "size": [
                330,
                60
            ],
            "flags": [],
            "order": 17,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "samples",
                    "type": "LATENT",
                    "link": 34,
                    "slot_index": 0,
                    "label": "Latent"
                },
                {
                    "name": "mask",
                    "type": "MASK",
                    "link": 107,
                    "label": "遮罩"
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "LATENT",
                    "type": "LATENT",
                    "links": [
                        137
                    ],
                    "slot_index": 0,
                    "label": "Latent",
                    "shape": 3
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "SetLatentNoiseMask"
            },
            "widgets_values": [],
            "_widget_cache_map": []
        },
        {
            "id": 50,
            "type": "GrowMaskWithBlur",
            "pos": [
                760,
                400
            ],
            "size": [
                315,
                246
            ],
            "flags": [],
            "order": 14,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "mask",
                    "type": "MASK",
                    "link": 115,
                    "label": "遮罩"
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "mask",
                    "type": "MASK",
                    "links": [
                        108
                    ],
                    "slot_index": 0,
                    "label": "遮罩",
                    "shape": 3
                },
                {
                    "name": "mask_inverted",
                    "type": "MASK",
                    "links": null,
                    "label": "反转遮罩",
                    "shape": 3
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "GrowMaskWithBlur"
            },
            "widgets_values": [
                20,
                0,
                true,
                false,
                5,
                1,
                1,
                false
            ],
            "_widget_cache_map": []
        },
        {
            "id": 55,
            "type": "LayerMask: BiRefNetUltraV2",
            "pos": [
                -1370,
                240
            ],
            "size": [
                315,
                246
            ],
            "flags": [],
            "order": 11,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "image",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": 112,
                    "label": "图像"
                },
                {
                    "name": "birefnet_model",
                    "type": "BIREFNET_MODEL",
                    "link": 114,
                    "label": "BiRefNet模型"
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "image",
                    "type": "IMAGE",
                    "links": [],
                    "slot_index": 0,
                    "label": "图像"
                },
                {
                    "name": "mask",
                    "type
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