刺鸟图文助手
今天就给大家带来十款神级工作流分享，前五款分别是，参考生图、高清放大、物体移除、万物迁移、智能扩图。这是我平时用的最多的一个工作流。在flux文生图工作流的基础上添加了图片参考节点，让生成的图片更可控。
只需要上传一张参考图，选择好参考的维度。这里以深度参考为例，然后也可以添加提示词对生成图片进行控制。点击生成后得到的图片在整体构图和风格上与参考图相似，但也会融入提示词描述的元素或氛围。
若你希望生成结果与原图保持较高一致性，可以调高参考权重。若想更多风格，也可以加载lower来实现。通常a i初次生成的图片尺寸和清晰度不高，因此我们需要高清放大工作流来进一步提升画质。
上传需要放大的图片，选择放大模型，默认是flux官方模型，也可换成其他更适合你图像风格的模型，并可加载loi来强化特定风格。最后我们看一下放大的效果，人物细节变得更加丰富，如果觉得放大后细节太多或纹理过强，可以调低降噪值，以减少过度重绘。在传统p s时代就能做物体移除，但ai可以让效果更自然，操作更简单。
上传原图，然后右键编辑遮罩，在界面中圈选出想要移除的物体。注意圈选的区域要封闭，否则会识别失败。然后点击开始。
这个工作流的原理是先将遮罩区域裁剪放大，再通过拉玛进行初次重绘，然后结合景深线稿、c t r l net等处理，再用夫卡做二次重绘。之前一些物体移除工作流，在这里就会输出结果了。但是在flux出现之后，就可以用flux再对遮罩区域进行一次重绘，以达到更自然的效果。
想把某个物体移植到另一张图里，万物迁移就是干这个的。上传你想要迁移的物体，最好是纯白色背景，然后再上传迁移图。右键打开遮罩编辑涂抹遮罩区域，注意这里遮罩区域的大小和形状是对应于你迁移的物体。
测试中发现如果这个区域太小，可能最终只会迁移物体的一部分，之后点击运行即可。这个工作流的原理是利用了flux官方的redux和fail两个模式。redux保持物体风格一致，fail进行重绘融合，看下最终结果，迁移后基本保持了物体的一致性和画面整体也比较和谐。
扩图属于flux file模式中l painting的基础应用，这个工作流也是参考了官方的例子。首先上传需要扩充的图片设置，扩充的大小分为上下左右四个方向。设置好之后，运行工作流就会先将原图片缩放到一千零二十四的尺寸，这是因为flux对一千零二十四尺寸的画面处理效果最好。
然后基于之前设置的扩充大小，在图片的四周生成空白画布，最后用fill模式对画面进行填充。注意这里的扩充范围越大，生成就越不可控，可能需要多次尝试才能获得满意的图片。局部重绘依旧是flat file模式的基础应用，使用的是因偏题能力。
之前讲过的万物迁移工作流中其实也是用到的这个能力。上传一张图片，用遮罩涂抹需要重绘的区域，然后提示词中写上想要重绘的内容，之后点击生成就可以了。不过我自己使用这个工作流更多的是用来清除图片中不想要的小元素。
例如这是我之前生成的一张图片，整体都不错。这是女子袖口，这有一条线看起来怪怪的，所以我用遮罩涂抹这个区域之后不填写提示词，这样重绘时就会参考遮罩周围的图像进行生成，可以看到最终生成的图片袖口这里就没有多余的线条了。ai画手困难的问题一直存在，虽然现在最新的模型这种情况变少了，不过当你生成了一张非常满意的图片，但只有手部不正常的时候，就很需要这样一个工作流。
修手工作流的原理就是在局部重绘的基础上加了一个手部的识别。这里使用的是segment anything节点，将图片中的手识别出来，然后用局部重绘进行修复。实测这种修复大概率不能一次就能成功，可能需要多次尝试。
换脸这个工作流我测试了好多个版本，才终于找到了一个相对比较满意的，并对整体的流程和参数也做了调整。上传一张脸部参考图和底图就可以运行了。工作流的原理是利用p r d flux版插件识别人脸特征，然后用flux在底图人脸遮罩部分进行参考。
图生图整个流程其实不复杂，关键是针对不同的情况对参数进行调整，尤其是破案类的参考权重和生图时的降噪值，需要多抽卡才能找到最自然的换脸效果。人物换装是目前网上比较铺圈的conf i工作流，其实就是万物迁移的一个变体。使用方式是上传一张衣服的照片，然后再再上传一张模特的照片，遮罩涂抹模特身体想换衣服的区域。
原理是在万物迁移的基础上，添加了识别衣服并添加遮罩的节点，让重绘的时候参考更准确。为了证明这一点，我用同样的图片在万物迁移的工作流中跑了一下，结果基本一样。如果衣服图片是白底的话，效果会更好。
产品精修是高清放大的一种特殊场景，它和之前介绍的高清放大工作流的区别是，产品精修更希望放大后的图片减少无用细节，尽可能保持产品整体的清晰度。一般用于一些小物体，例如金属零件、珠宝首饰等放大这里使用了一张珠宝手镯的图片，可以看到放大后的图片虽然少了一些细节，但是看起来更光滑精美。它的工作流原理是通过flux的逆采样重绘的过程，丢弃部分细节纹理，让产品呈现更精致干净的质感，最后再通过放大节点将图片高清放大。
在整理了这些工作流之后，我也总结了一些经验在这里分享给大家。一是没有万能的工作流，没有一个工作流能适用于所有场景，需要根据情况灵活调整参数或节点。二是按需学习，康复u i工作流的学习门槛不算低，如果你用其他平台或工具已经能满足需求，没必要强行转来研究康复by u i但若你想实现更细致或更个性化的效果，工作流确实能给你更多自由度。
三、我的问题也是别人的问题，使用中遇到的问题大概率不是只有我自己一个人会遇到。网上有很多免费开源的资料，善用搜索，可能答案就在其中。最后，up主也整理了一套自己学ai绘画以来所用到的笔记和模型，主要有一千家提示词、各类模型库、大佬作品集、软件安装包、ai绘画系列书籍等，希望能帮助到想学ai绘画的同学少走弯路，少踩坑。
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