• 版本 [version]
• 下载 62
• 文件大小 33160
• 文件计数 1
• 创建日期 2026年9月6日
• 最后更新 2026年9月20日

FLUX controlnetV3.0 抢先体验版

FLUX controlnetV3.0 抢先体验版 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 PreviewImage ×4、CLIPTextEncode ×3、ApplyFluxControlNet ×3 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 depth_anything_v2_vitl_fp32.safetensors。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：depth_anything_v2_vitl_fp32.safetensors
• 核心节点：PreviewImage ×4、CLIPTextEncode ×3、ApplyFluxControlNet ×3
• 输出形式：输出图像 · 1024×1024
• 规模：31 节点 / 40 连线
• 建议显存：12GB 起（建议 16GB 以上）
• 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": 101,
    "last_link_id": 212,
    "nodes": [
        {
            "id": 81,
            "type": "DownloadAndLoadDepthAnythingV2Model",
            "pos": [
                -1091,
                151
            ],
            "size": [
                344.230712890625,
                58
            ],
            "flags": [],
            "order": 0,
            "mode": 0,
            "inputs": [],
            "outputs": [
                {
                    "name": "da_v2_model",
                    "type": "DAMODEL",
                    "links": [
                        173
                    ],
                    "shape": 3,
                    "label": "da_v2_model"
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "DownloadAndLoadDepthAnythingV2Model"
            },
            "widgets_values": [
                "depth_anything_v2_vitl_fp32.safetensors"
            ],
            "_widget_cache_map": []
        },
        {
            "id": 87,
            "type": "CannyEdgePreprocessor",
            "pos": [
                -1093,
                751
            ],
            "size": [
                315,
                106
            ],
            "flags": [],
            "order": 14,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "image",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": 181,
                    "label": "图像"
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "IMAGE",
                    "type": "IMAGE",
                    "links": [
                        178,
                        179
                    ],
                    "slot_index": 0,
                    "shape": 3,
                    "label": "图像"
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "CannyEdgePreprocessor"
            },
            "widgets_values": [
                100,
                200,
                1024
            ],
            "_widget_cache_map": []
        },
        {
            "id": 39,
            "type": "PreviewImage",
            "pos": [
                -618,
                -408
            ],
            "size": [
                223.30035400390625,
                261.0009765625
            ],
            "flags": {
                "collapsed": false
            },
            "order": 18,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "images",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": 166,
                    "label": "图像"
                }
            ],
            "outputs": [],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "PreviewImage"
            },
            "widgets_values": [],
            "_widget_cache_map": []
        },
        {
            "id": 86,
            "type": "PreviewImage",
            "pos": [
                -604,
                764
            ],
            "size": [
                258.947021484375,
                266.0390930175781
            ],
            "flags": {
                "collapsed": false
            },
            "order": 21,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "images",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": 179,
                    "label": "图像"
                }
            ],
            "outputs": [],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "PreviewImage"
            },
            "widgets_values": [],
            "_widget_cache_map": []
        },
        {
            "id": 80,
            "type": "Depth
… (完整内容请下载文件查看)

代码较长，以上仅前 3800 字符 —— 点击下方按钮下载完整 JSON。