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• 创建日期 2025年10月9日
• 最后更新 2026年9月20日

Flux-2-klein-9B溶图+深度+扩图+局部重绘

Flux-2-klein-9B溶图+深度+扩图+局部重绘 是一套面向洗图扩图场景的 ComfyUI 工作流，全图共 73 个节点、89 条连线。链路以 ReferenceLatent ×8、CLIPTextEncode ×7、VAEDecode ×4 为主干，输出图像，默认输出 1024×1024，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 ×8、CLIPTextEncode ×7、VAEDecode ×4
• 输出形式：输出图像 · 1024×1024
• 规模：73 节点 / 89 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

{
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    "revision": 0,
    "last_node_id": 219,
    "last_link_id": 266,
    "nodes": [
        {
            "id": 42,
            "type": "ReferenceLatent",
            "pos": [
                1125.2125244140625,
                754.8048706054688
            ],
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                211.60000610351562,
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            ],
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            "order": 44,
            "mode": 4,
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                {
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                    "name": "conditioning",
                    "type": "CONDITIONING",
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                },
                {
                    "label": "latent",
                    "name": "latent",
                    "shape": 7,
                    "type": "LATENT",
                    "link": 33
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "label": "CONDITIONING",
                    "name": "CONDITIONING",
                    "type": "CONDITIONING",
                    "links": [
                        41
                    ]
                }
            ],
            "properties": {
                "enableTabs": false,
                "tabWidth": 65,
                "tabXOffset": 10,
                "hasSecondTab": false,
                "secondTabText": "Send Back",
                "secondTabOffset": 80,
                "secondTabWidth": 65,
                "Node name for S&R": "ReferenceLatent"
            },
            "widgets_values": []
        },
        {
            "id": 43,
            "type": "VAEDecode",
            "pos": [
                1423.399658203125,
                989.4386596679688
            ],
            "size": [
                210,
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            ],
            "flags": [],
            "order": 58,
            "mode": 4,
            "inputs": [
                {
                    "label": "Latent",
                    "name": "samples",
                    "type": "LATENT",
                    "link": 34
                },
                {
                    "label": "VAE",
                    "name": "vae",
                    "type": "VAE",
                    "link": 35
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "label": "图像",
                    "name": "IMAGE",
                    "type": "IMAGE",
                    "links": [
                        38
                    ]
                }
            ],
            "properties": {
                "enableTabs": false,
                "tabWidth": 65,
                "tabXOffset": 10,
                "hasSecondTab": false,
                "secondTabText": "Send Back",
                "secondTabOffset": 80,
                "secondTabWidth": 65,
                "Node name for S&R": "VAEDecode"
            },
            "widgets_values": []
        },
        {
            "id": 45,
            "type": "VAEEncode",
            "pos": [
                755.7872924804688,
                1171.144287109375
            ],
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            ],
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            "mode": 4,
            "inputs": [
                {
                    "label": "图像",
                    "name": "pixels",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": 46
                },
                {
                    "label": "VAE",
                    "name": "vae",
                    "type": "VAE",
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                }
            ],
            "outputs": [
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                    "label": "Latent"
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