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• 文件大小 127763
• 文件计数 1
• 创建日期 2026年1月9日
• 最后更新 2026年9月20日

Controlnet控制-Flux-2-klein-9B

Controlnet控制-Flux-2-klein-9B 是一套面向洗图扩图场景的 ComfyUI 工作流，全图共 97 个节点、112 条连线。链路以 ReferenceLatent ×12、CLIPTextEncode ×12、VAEDecode ×6 为主干，输出图像，适合需要稳定批量出图的同学。主模型 qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors、flux2-vae.safetensors、depth_anything_v2_vitl.pth。下载后直接导入即可使用，建议显存 12GB 起（建议 16GB 以上）。

• 主模型：qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors、flux2-vae.safetensors、depth_anything_v2_vitl.pth
• 核心节点：ReferenceLatent ×12、CLIPTextEncode ×12、VAEDecode ×6
• 输出形式：输出图像
• 规模：97 节点 / 112 连线
• 建议显存：12GB 起（建议 16GB 以上）
• 适用场景：无缝扩图、边界外扩与画面洗稿，横竖版自由切换。

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

{
    "id": "06b92246-4d07-40b4-8275-bf6a8da59e42",
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    "last_node_id": 144,
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        {
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            "type": "PreviewImage",
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                -286.9687805175781
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                    "type": "IMAGE",
                    "link": 13
                }
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                "Node name for S&R": "PreviewImage"
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                ""
            ]
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        {
            "id": 18,
            "type": "ReferenceLatent",
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            ],
            "size": [
                211.60000610351562,
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            ],
            "flags": [],
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            "mode": 0,
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                    "name": "conditioning",
                    "type": "CONDITIONING",
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                },
                {
                    "label": "latent",
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                    "type": "LATENT",
                    "link": 17
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "label": "CONDITIONING",
                    "name": "CONDITIONING",
                    "type": "CONDITIONING",
                    "links": [
                        27
                    ]
                }
            ],
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                "enableTabs": false,
                "tabWidth": 65,
                "tabXOffset": 10,
                "hasSecondTab": false,
                "secondTabText": "Send Back",
                "secondTabOffset": 80,
                "secondTabWidth": 65,
                "Node name for S&R": "ReferenceLatent"
            },
            "widgets_values": []
        },
        {
            "id": 21,
            "type": "VAEDecode",
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                1424.1201171875,
                -88.18367767333984
            ],
            "size": [
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                {
                    "label": "Latent",
                    "name": "samples",
                    "type": "LATENT",
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                },
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                    "type": "VAE",
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                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "label": "图像",
                    "name": "IMAGE",
                    "type": "IMAGE",
                    "links": [
                        18
                    ]
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            "properties": {
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                "tabXOffset": 10,
                "hasSecon
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