今天展示的案例是一个基于Stable Diffusion 3.5 与 ControlNet 深度模型的 ComfyUI 工作流。该流程通过加载预训练模型、输入文本提示与控制图像，结合深度控制网络的条件约束，最终输出符合语义与结构要求的高质量图像。在效果演示中，绿色毛绒龙形玩偶被置于童话背景中，通过 fluffy 质感与双足站立的造型，展现了 ControlNet 在形态控制与细节生成上的优势。整体工作流兼顾了模型加载、文本编码、条件修正与图像解码等关键环节，既适合研究工作流逻辑，也能为实际创作提供直接的生成方案。文章目录工作流介绍核心模型Node节点工作流程大模型应用CLIPTextEncode 文本语义嵌入生成CLIPTextEncode 负向语义控制使用方法应用场景开发与应用工作流介绍该工作流以sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors作为主要生成模型，并结合sd3.5_large_controlnet_depth.safetensors的深度控制网络，能够在保持生成灵活性的同时确保图像结构的一致性。CLIP 编码器负责将文本提示转化为条件向量，再通过 KSampler 进行扩散采样，最终由 VAE 解码成像。整体结构实现了从文本到图像的完整链路，尤其在需要精确依赖输入图像形态的场景下表现突出。核心模型在核心模型部分，工作流主要依赖Stable Diffusion 3.5及其扩展模块。CheckpointLoaderSimple 负责加载基础模型权重，ControlNetLoader 则引入结构控制能力。二者的结合既保证了生成内容的细腻度，也提升了生成结果与参考图像之间的契合度。模型名称说明sd3.5_large_fp8_scaled.safetensorsStable Diffusion 3.5 的主力模型，支持高分辨率图像生成，采
今天展示的案例是一个基于Stable Diffusion 3.5 与 ControlNet 深度模型的 ComfyUI 工作流。该流程通过加载预训练模型、输入文本提示与控制图像，结合深度控制网络的条件约束，最终输出符合语义与结构要求的高质量图像。在效果演示中，绿色毛绒龙形玩偶被置于童话背景中，通过 fluffy 质感与双足站立的造型，展现了 ControlNet 在形态控制与细节生成上的优势。整体工作流兼顾了模型加载、文本编码、条件修正与图像解码等关键环节，既适合研究工作流逻辑，也能为实际创作提供直接的生成方案。文章目录工作流介绍核心模型Node节点工作流程大模型应用CLIPTextEncode 文本语义嵌入生成CLIPTextEncode 负向语义控制使用方法应用场景开发与应用工作流介绍该工作流以sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors作为主要生成模型，并结合sd3.5_large_controlnet_depth.safetensors的深度控制网络，能够在保持生成灵活性的同时确保图像结构的一致性。CLIP 编码器负责将文本提示转化为条件向量，再通过 KSampler 进行扩散采样，最终由 VAE 解码成像。整体结构实现了从文本到图像的完整链路，尤其在需要精确依赖输入图像形态的场景下表现突出。核心模型在核心模型部分，工作流主要依赖Stable Diffusion 3.5及其扩展模块。CheckpointLoaderSimple 负责加载基础模型权重，ControlNetLoader 则引入结构控制能力。二者的结合既保证了生成内容的细腻度，也提升了生成结果与参考图像之间的契合度。模型名称说明sd3.5_large_fp8_scaled.safetensorsStable Diffusion 3.5 的主力模型，支持高分辨率图像生成，采
