今天给大家演示一个基于 ControlNet Tile 的高分辨率建筑风格生成 ComfyUI 工作流。该工作流通过加载真实照片作为参考输入，结合 Tile 预处理与 ControlNet 约束，在保持原始结构与比例关系的前提下，对画面进行整体风格重绘与细节增强。从效果上看，它更偏向“在不破坏构图的情况下，重塑画面质感与风格”，特别适合建筑、室内、环境类画面的高质量再生成。通过效果演示图，读者可以直观理解这是一个以“参考图 + Tile 细化 + 文本引导”为核心的生成流程。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 正向语义与风格控制CLIPTextEncode 反向质量与风险约束使用方法应用场景开发与应用工作流介绍该工作流围绕“输入参考图像 → Tile 分块控制 → 文本语义引导 → 高质量采样输出”这一完整生成逻辑构建。流程中既保留了 Stable Diffusion 原生的文本生成能力，又通过 ControlNet Tile 对图像局部结构进行约束，使最终输出在整体风格统一的同时，细节层次更加稳定可控。从整体结构来看，这是一个偏向实用型、可复用的标准 ControlNet 重绘工作流，适合在不同图像尺寸与批量生成场景中使用。核心模型在核心模型层面，工作流采用了Stable Diffusion 1.5 系列写实向大模型 + Tile 类型 ControlNet + 独立 VAE 解码方案的组合结构。主模型负责整体画面语义与风格基调，ControlNet Tile 则承担结构约束与局部一致性控制，而 VAE 模型用于保证解码阶段的细节还原与色彩稳定。三者在工作流中的分工明确，相互之间通过节点连接形成一个稳定的生成闭环，既保证了画面真实度，也兼顾了高分辨率输出的可靠性。模型名称说明Stable Diffusion 1.5 写实类主模型负责整体画面生成与风格表现，偏
今天给大家演示一个基于 ControlNet Tile 的高分辨率建筑风格生成 ComfyUI 工作流。该工作流通过加载真实照片作为参考输入，结合 Tile 预处理与 ControlNet 约束，在保持原始结构与比例关系的前提下，对画面进行整体风格重绘与细节增强。从效果上看，它更偏向“在不破坏构图的情况下，重塑画面质感与风格”，特别适合建筑、室内、环境类画面的高质量再生成。通过效果演示图，读者可以直观理解这是一个以“参考图 + Tile 细化 + 文本引导”为核心的生成流程。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 正向语义与风格控制CLIPTextEncode 反向质量与风险约束使用方法应用场景开发与应用工作流介绍该工作流围绕“输入参考图像 → Tile 分块控制 → 文本语义引导 → 高质量采样输出”这一完整生成逻辑构建。流程中既保留了 Stable Diffusion 原生的文本生成能力，又通过 ControlNet Tile 对图像局部结构进行约束，使最终输出在整体风格统一的同时，细节层次更加稳定可控。从整体结构来看，这是一个偏向实用型、可复用的标准 ControlNet 重绘工作流，适合在不同图像尺寸与批量生成场景中使用。核心模型在核心模型层面，工作流采用了Stable Diffusion 1.5 系列写实向大模型 + Tile 类型 ControlNet + 独立 VAE 解码方案的组合结构。主模型负责整体画面语义与风格基调，ControlNet Tile 则承担结构约束与局部一致性控制，而 VAE 模型用于保证解码阶段的细节还原与色彩稳定。三者在工作流中的分工明确，相互之间通过节点连接形成一个稳定的生成闭环，既保证了画面真实度，也兼顾了高分辨率输出的可靠性。模型名称说明Stable Diffusion 1.5 写实类主模型负责整体画面生成与风格表现，偏
