工作流教程
ComfyUI 预处理器工作流
学习如何在 ComfyUI 中使用深度估计、线稿转换、姿态检测和法线提取预处理器
什么是预处理器?
预处理器是从图像中提取结构信息的基础工具。它们将图像转换为条件信号,如深度图、线稿、姿态骨架和表面法线。这些输出可以在 ControlNet、图生图和视频工作流中提供更好的控制和一致性。
将预处理器作为独立工作流使用可以实现:
- 无需重新运行完整图表即可快速迭代
- 预处理和生成的清晰分离
- 更容易调试和调优
- 更可预测的图像和视频结果
深度估计
深度估计将平面图像转换为表示场景中相对距离的深度图。这种结构信号是受控生成、空间感知编辑和重新打光工作流的基础。
此工作流强调:
- 干净、稳定的深度提取
- 一致的归一化以供下游使用
- 与 ControlNet 和图像编辑管道的轻松集成
深度输出可以在多个处理过程中重复使用,使迭代更容易,无需重新运行昂贵的上游步骤。
深度估计工作流
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线稿转换
线稿预处理器将图像提炼为其基本边缘和轮廓,去除纹理和颜色,同时保留结构。
此工作流旨在:
- 生成干净、高对比度的线稿
- 最小化断裂或噪声边缘
- 为风格化和重绘工作流提供可靠的结构指导
线稿与深度和姿态配合特别好,提供强大的结构约束而不会过度约束风格。
线稿转换工作流
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姿态检测
姿态检测从图像中提取身体关键点和骨骼结构,实现对人体姿势和动作的精确控制。
此工作流专注于:
- 清晰、可读的姿态输出
- 适合跨帧重用的稳定关键点检测
- 与基于姿态的 ControlNet 和动画管道的兼容性
通过将姿态提取隔离到专用工作流中,姿态数据变得更容易检查、优化和重用。
姿态检测工作流
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法线提取
法线估计将平面图像转换为表面法线图——一个描述表面每个部分朝向的逐像素方向场(通常编码为 RGB)。这种信号对于重新打光、材质感知风格化和高度结构化的编辑非常有用。
此工作流强调:
- 干净、稳定的法线提取,最小化斑点
- 一致的方向和归一化以供可靠的下游使用
- ControlNet 就绪的输出,用于重新打光、优化和保持结构的编辑
- 跨处理过程重用,无需重新运行早期步骤即可迭代
法线输出可用于:
- 在保持几何形状的同时驱动重新打光/着色变化
- 为风格化和重绘管道添加更强的 3D 结构
- 与姿态/深度配合用于动画工作时提高跨帧一致性
法线提取工作流
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官方原文
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