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• 文件大小 15751
• 文件计数 1
• 创建日期 2026年7月26日
• 最后更新 2026年9月21日

文生图+IP-Adapter+controlnet工作流

这是一份开箱即用的热门工作流工作流（SD 1.5、IPAdapter、ControlNet），拖入 ComfyUI 即可运行，全图 16 节点 / 18 连线。核心流程 LoadImage ×2、CLIPTextEncode ×2、VAEDecode ×1，输出图像，默认输出 688×912，参数已调好，替换输入图即可复现效果。主模型 control_v11p_sd15_canny.pth、(IPA)pytorch_model.bin、majicmixRealistic_v6.safetensors。下载后直接导入即可使用，建议显存 4GB 起。

• 主模型：control_v11p_sd15_canny.pth、(IPA)pytorch_model.bin、majicmixRealistic_v6.safetensors
• 核心节点：LoadImage ×2、CLIPTextEncode ×2、VAEDecode ×1
• 输出形式：输出图像 · 688×912
• 规模：16 节点 / 18 连线
• 建议显存：4GB 起
• 适用场景：站内热度最高的通用工作流合集，覆盖溶图、打光、放大与视频。

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": 82,
    "last_link_id": 235,
    "nodes": [
        {
            "id": 8,
            "type": "VAEDecode",
            "pos": [
                1970.2974666526095,
                485.4588901589134
            ],
            "size": [
                210,
                46
            ],
            "flags": [],
            "order": 14,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "samples",
                    "type": "LATENT",
                    "link": 69,
                    "label": "Latent"
                },
                {
                    "name": "vae",
                    "type": "VAE",
                    "link": 70,
                    "label": "VAE"
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "IMAGE",
                    "type": "IMAGE",
                    "links": [
                        108
                    ],
                    "slot_index": 0,
                    "label": "图像"
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "VAEDecode"
            }
        },
        {
            "id": 5,
            "type": "EmptyLatentImage",
            "pos": [
                1174.2974666526097,
                756.4588901589135
            ],
            "size": [
                315,
                106
            ],
            "flags": [],
            "order": 0,
            "mode": 0,
            "outputs": [
                {
                    "name": "LATENT",
                    "type": "LATENT",
                    "links": [
                        114
                    ],
                    "slot_index": 0,
                    "label": "Latent"
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "EmptyLatentImage"
            },
            "widgets_values": [
                688,
                912,
                1
            ]
        },
        {
            "id": 37,
            "type": "ControlNetLoader",
            "pos": [
                295.2906329345703,
                1102.8027349853512
            ],
            "size": [
                315,
                58
            ],
            "flags": {
                "collapsed": false
            },
            "order": 1,
            "mode": 0,
            "outputs": [
                {
                    "name": "CONTROL_NET",
                    "type": "CONTROL_NET",
                    "links": [
                        227
                    ],
                    "shape": 3,
                    "label": "ControlNet",
                    "slot_index": 0
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "ControlNetLoader"
            },
            "widgets_values": [
                "control_v11p_sd15_canny.pth"
            ]
        },
        {
            "id": 41,
            "type": "CannyEdgePreprocessor",
            "pos": [
                679.2906329345703,
                1261.8027349853512
            ],
            "size": [
                315,
                82
            ],
            "flags": [],
            "order": 7,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "image",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": 166,
                    "label": "图像",
                    "slot_index": 0
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "IMAGE",
                    "type": "IMAGE",
                    "links": [
                        176,
                        228
                    ],
                
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