企业官网建设流程全解析

一、初识工作流

说明：此部分在前期初级教程中有详细说明，不太清楚的朋友请看前期文章（第017-019章）。

1. Unet加载器：加载模型,有些模型也会用Checkpoint加载器。
2. Clip文本编码（输入提示词）：用来告诉加载的模型，你的需求。一般需要两个，一个为正面提示词（告诉模型你要什么，比如一个美女），另一个为负面提示词（提醒模型不要什么，比如这个美女脸上不能有雀斑），采样器的Cfg值为1时负面提示无效不需要输入。
3. 加载Clip:我们人类的语言，模型是无法看明白的，需要一个翻译官，这个clip文件就是一个翻译官，把我们的要求翻译给模型。每个模型都有对应的Clip文件，什么模型用什么clip都是模型官方提前设定好的。
4. KSampler：K采样器,可以理解为模型的工作台，模型再得到你的需求后，利用采样器把你要的图像制作出来。
5. VAE Decode：编码/解码器，模型和人之间是没法直接交流的，他做出的图像，我们人类是没法直接看的，需要有哦一个解码器翻译成人类能看懂的图像。和clip一样什么模型对应什么vae文件，也是模型官方提前设定好的。

二、安装商业用必备的插件

说明：关于插件的详细安装教程请前往第015章学习。

1. ComfyUI-Impact-Pack（商业项目高频使用）
2. ComfyUI-Efficiency-Nodes（简化工作流用）
3. ComfyUI-KJNodes（后期做视频会常用）
4. rgthree-comfy（工作流整理用神器）

三、模型部署

说明：建议先仔细学习第017章内容。

1、模型介绍

这次我们一次用两个模型FLUX.1-dev和Flux2.Klein-9b,两个模型对比着学。

（1）FLUX.1-dev

FLUX.1-dev 是 Black Forest Labs（FLUX 原团队）推出的初代旗舰模型，可以理解为SDXL的进化版。

这个模型虽然比较老，但我个人还是建议学习一下 ！他的社区生态极成熟：ControlNet、LoRA、IP-Adapter、各种量化 / 加速方案（FP8、GGUF、Nunchaku）都很全。

通过对他的学习，可以让我们的基础能力有很大的提升。

（2）FLUX-2-klein-9b

FLUX.2-klein-9B 是 Black Forest Labs（FLUX 原团队）推出的轻量化高速图像生成模型，“klein” 德语意为 “小”，定位是兼顾画质与实时速度的旗舰小模型。

这个模型是我个人比较推荐的一个模型，他既能生图，也能进行图像编辑。是一个“文生图 + 图生图 + 多参考图编辑”的一体模型。而且出图速度极快，4步采样就可以出图。

而FLUX.1-dev官方要求的步数是20-30步。

Flux系列模型的通用缺点就是中文文字生成弱，很难稳定生成清晰中文。。

再一个由于他们是欧洲的模型，因此对我们国人的人像不太擅长，他生成的中国人人像，基本都是韩国那种油性面孔。

还有一些特别中式的场景，比如遇到苏式园林这种场景他的水平就会差很多。

比较适合一些产品、现代/欧式场景、风格化图。

2、模型下载

进入魔塔网站（www.modelscope.cn）,如下图先搜索“comfy”。

进入Comfy官方的资料库，然后再搜索“flux”。

FLUX.2-klein-9B的Clip和Vae,flux2系列的模型用的是Qwen的clip,因此可以支持中文的提示词输入。

FLUX.1-dev 的模型文件：

FLUX.1-dev模型用的Vae文件是“ae.safetensors”

FLUX.1-dev模型需要两个Clip文件，一个是“clip_l”，一个是“t5xxl”，clip_l只是辅助，主要靠t5xxl。Flux1系列的模型不支持中文提示词的输入。

FLUX.2-klein-9B的主模型16G显卡用fp8版本：

3、模型部署

（1）Clip文件下载后存入models文件夹下的clip文件夹。

（2）Vae文件下载后存入models文件夹下的vae文件夹。

（3）模型文件下载后存入models文件夹下的unet文件夹。

四、搭建工作流

说明：我们先把Klein模型的文生图工作流搭建好，后面直接复制这个工作流修改一下，改为dev的文生图工作流。

1、加载模型文件

2、添加Clip文版编码器，这个模型是可以识别中文提示词的，所以直接输入中文也是可以的。不过我个人建议能用英文尽量用英文，这样能比使用中文好一点。

3、添加”采样器”和一个”空Latent（用来控制图片大小）”，采样器步数设置为4（Klein模型4步就可以出图），Cfg设置为1（cfg为1时负面提示词不起作用）。

4、添加vae解码器 和 图像保存

5、完整的Klein文生图工作流如下

6、接下来我们把上面这个工作流复制一份，做如下修改

（1）更换模型文件

（2）更换vae文件

（3）采样器参数修改(Klein采4步出图，dev采20-30步出图)

（4）Clip加载修改（dev需要双Clip文件）

（5）完整的Dev文生图工作流如下

五、生成产品图片

在正面提示词里输入“premium Chinese tea gift box on a dark wooden table, cinematic lighting, luxury packaging, gold details, Chinese tea ceremony atmosphere, product photography, ultra realistic, high-end commercial advertising, shallow depth of field”

两个工作流各连续运行5次，生成10张图片。

上面5个是klein生成的，下面5个是dev生成的。从效率上来说Klein完胜，我们可以看到klein做一张图基本是7.6s,而dev做一张图需要49s。

最后在你生成的10张图片中找出3张你认为比较好的图片，作为今天我们完成的作业，剩下的全部删除。

下面是我留下的三张图片（上面的文字都是错的，这是flux的通病）：

（1）FLUX.1-dev

（2）FLUX.1-dev

（3）FLUX-2-klein-9b

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