今天给大家展示一个 适用于相同脸型商品图生成的ComfyUI工作流，该工作流可高效处理两张来源图像，经过面部对齐、区域裁剪、图像融合与生成过程，快速构建视觉一致性强、适用于电商场景的最终图像输出。整体流程融合了 FluxKontext 模型推理、面部区域对齐处理、条件控制生成以及结果拼接输出等关键模块，极大提升图像一致性与真实感，适用于商品营销图、模特换穿搭图、广告图生成等多种需求场景。
文章目录
- 工作流介绍
-
- 核心模型
- Node节点
- 工作流程
- 应用场景
- 开发与应用
工作流介绍
本工作流构建于 ComfyUI 框架中，流程设计围绕“两个来源图像 → 区域对齐 → 条件引导生成 → 图像拼接输出”的闭环展开。采用 FluxKontext 模型作为基础生成引擎，配合强大的 Text Encoder、VAE 编解码、LoRA模块调优及控制条件模块，实现图像高保真度的区域级图像再生成。图像加载后通过人脸识别与裁剪节点提取关键区域，随后进行条件引导与模型采样生成新图，最后以图像拼接形式输出对比效果图。
该流程特别适合于需对比前后变化、展示穿搭效果、模特图像内容替换的场景，并可实现细粒度的图像调控。
核心模型
本工作流的模型体系由多个关键组件构成，包括 Diffusion 模型、LoRA微调模型、文本编码器与VAE结构，形成完整的生成图像推理链路。
| 模型名称 | 说明 |
|---|---|
| flux1-dev-kontext_fp8_scaled.safetensors | 主体UNet扩散模型，支持高精度的图像生成，具备对细节与风格的强控制力 |
| place_it.safetensors | LoRA 模型，进一步增强模型对特定任务的适配能力 |
| clip_l.safetensors / t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors | 用于文本编码的双分支 CLIP 编码器，配合提示词生成精准引导向量 |
| ae.safetensors | 所使用的 VAE 模型，用于图像与潜变量的互相转换，实现高效编解码 |
这些模型的组合，使得整个图像生成过程兼具灵活性、精度与可控性。
Node节点
工作流涉及的 Node 节点结构清晰，各模块分工明确，主要包含图像预处理、面部区域分析、潜变量编码、条件设置、采样生成和图像输出等关键节点，贯穿整条生成链路。
| 节点名称 | 说明 |
|---|---|
| LoadImage | 加载输入图像，用作图像来源 |
| FaceAnalysisModels | 使用 InsightFace 模型进行人脸检测与分析 |
| FaceAlign | 面部对齐处理，使两张图像在结构上保持一致性 |
| AutoCropFaces | 根据检测结果自动裁剪面部区域 |
| FluxKontextImageScale | 对裁剪后的图像进行尺度调整，确保输入规范 |
| VAEEncode / VAEDecode | 图像与潜变量之间的转换 |
| CLIPTextEncode | 将提示词转换为模型可用的条件向量 |
| ReferenceLatent | 引入参考图像的潜变量以指导生成过程 |
| FluxGuidance / ConditioningZeroOut | 精细控制正向与负向提示词的引导强度 |
| KSampler | 主采样器，结合模型与条件进行最终图像生成 |
| Image Paste Crop / ImageStitch | 对结果进行区域拼贴与图像合成输出 |
| PreviewImage | 多处用于中间步骤图像预览，便于调试和可视化 |
这些节点共同协作，使整个流程高效、自动化，并具备很强的模块化扩展能力。下一步将详细拆解每个流程阶段。
工作流程
整个流程分为图像导入、面部检测与对齐、区域裁剪与融合、模型加载与生成、最终输出五大阶段。每个阶段都以明确的 Node 模块为基础，形成一条稳定、高度自动化的图像处理链路。流程不仅关注视觉一致性，还充分考虑实际生成需求中的控制与可扩展性。
| 流程序号 | 流程阶段 | 工作描述 | 使用节点 |
|---|---|---|---|
| 1 | 图像导入 | 加载两张原始图像作为合成素材，包含待融合图与目标图 | LoadImage |
| 2 | 面部检测与对齐 | 使用 InsightFace 识别人脸并进行几何对齐，统一角度与位置 | FaceAnalysisModels、FaceAlign |
| 3 | 区域裁剪与融合 | 自动裁剪人脸区域并粘贴融合回整体图像，形成待重建图 | AutoCropFaces、Image Paste Crop |
| 4 | 模型加载 | 加载核心扩散模型、VAE 模型与 LoRA 模型，配置图像重建能力 | UNETLoader、VAELoader、LoraLoaderModelOnly、DualCLIPLoader |
| 5 | 条件控制 | 使用文本编码器处理 prompt，引导生成方向，并设定 CFG、引导强度等参数 | CLIPTextEncode、FluxGuidance、ConditioningZeroOut |
| 6 | 采样生成 | 基于 latent 编码图和条件生成配置，执行采样生成图像 | VAEEncode、KSampler、VAEDecode |
| 7 | 图像保存 | 将最终生成的图像输出保存，用于后续展示或商用 | SaveImage |
这种结构化流程设计可有效保障图像融合效果的自然性与风格一致性，尤其在目标场景下提供了实用性极强的落地能力。
应用场景
该工作流主要面向内容创作者、电商从业者、视觉营销团队等对图像一致性和生成效率有较高要求的用户群体。在服装、配饰、妆容类商品图优化、模特图迭代、视觉素材快速扩展等场景中展现出强大能力。其高自由度和自动化设计，让用户在不依赖高强度后期的前提下，高效生成专业视觉内容。
| 应用场景 | 使用目标 | 典型用户 | 展示内容 | 实现效果 |
|---|---|---|---|---|
| 电商商品展示图优化 | 替换模特图保持风格一致 | 电商运营、美工团队 | 同款不同模特视觉内容 | 快速复用提升产图效率 |
| 视觉素材迭代 | 保持人物特征生成多场景图 | 品牌内容创作团队 | 产品应用场景扩展图 | 统一人物但变化背景和服装 |
| 内容创作 | 生成个性化图像内容 | 自媒体、博主、AI绘图师 | 个性化内容输出 | 提升视觉差异化与识别度 |
| 批量图像生成 | 高效输出多版本图像 | 自动化制图团队 | 多图对比、A/B测试素材 | 一键生成大量素材 |
| 快速定制 | 根据文字提示调整输出 | AI设计师、文案团队 | Prompt 指定的图像方向 | 快速调整生成逻辑与风格 |
通过这一工作流，用户可以低门槛、高质量地完成图像内容的更新、替换与优化，极大提升内容生产的效率与灵活度。
开发与应用
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