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• 文件大小 34835
• 文件计数 1
• 创建日期 2026年3月25日
• 最后更新 2026年9月20日

线稿上色 _ 一键在线运行

线稿上色 _ 一键在线运行 是一套面向线稿提取场景的 ComfyUI 工作流，全图共 31 个节点、36 条连线。链路以 LoadImage ×2、CLIPTextEncode ×2、VAEEncode ×1 为主干，输出图像，适合需要稳定批量出图的同学。下载后直接导入即可使用，建议显存 8GB 起。

• 核心节点：LoadImage ×2、CLIPTextEncode ×2、VAEEncode ×1
• 输出形式：输出图像
• 规模：31 节点 / 36 连线
• 建议显存：8GB 起
• 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": 73,
    "last_link_id": 126,
    "nodes": [
        {
            "id": 53,
            "type": "VAEEncode",
            "pos": [
                931,
                -68
            ],
            "size": [
                210,
                46
            ],
            "flags": [],
            "order": 19,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "pixels",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": 115,
                    "label": "图像"
                },
                {
                    "name": "vae",
                    "type": "VAE",
                    "link": 91,
                    "label": "VAE",
                    "slot_index": 1
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "LATENT",
                    "type": "LATENT",
                    "links": [
                        89
                    ],
                    "shape": 3,
                    "label": "Latent",
                    "slot_index": 0
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "VAEEncode"
            },
            "color": "#223",
            "bgcolor": "#335",
            "category": "Primitive Nodes"
        },
        {
            "id": 55,
            "type": "LatentUpscaleBy",
            "pos": [
                1154,
                -69
            ],
            "size": [
                315,
                82
            ],
            "flags": [],
            "order": 22,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "samples",
                    "type": "LATENT",
                    "link": 89,
                    "label": "Latent"
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "name": "LATENT",
                    "type": "LATENT",
                    "links": [
                        93
                    ],
                    "shape": 3,
                    "label": "Latent",
                    "slot_index": 0
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "LatentUpscaleBy"
            },
            "widgets_values": [
                "nearest-exact",
                1
            ],
            "_widget_cache_map": [],
            "color": "#223",
            "bgcolor": "#335",
            "category": "Primitive Nodes"
        },
        {
            "id": 56,
            "type": "PreviewImage",
            "pos": [
                1400,
                331
            ],
            "size": [
                210,
                246
            ],
            "flags": [],
            "order": 18,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "images",
                    "type": "IMAGE",
                    "link": 94,
                    "label": "图像"
                }
            ],
            "properties": {
                "Node name for S&R": "PreviewImage"
            },
            "color": "#223",
            "bgcolor": "#335",
            "category": "Primitive Nodes"
        },
        {
            "id": 23,
            "type": "IPAdapterUnifiedLoader",
            "pos": [
                -596,
                331
            ],
            "size": [
                315,
                78
            ],
            "flags": [],
            "order": 20,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "name": "model",
                    "type": "MODEL",
                    "link": 106,
                    "label": "模型"
                },
                {
               
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