今天给大家演示一个基于 DreamShaper 核心模型 的 ComfyUI 工作流。这个工作流结合了多阶段采样与区域控制技术，能够在生成图像时保持场景构图的一致性，同时通过二次采样与放大处理来提升画面的精细度和整体效果。整个流程不仅涵盖了模型加载、正反向提示词的编码与合并，还通过 VAE 的编解码完成从潜空间到最终图像的转化，让读者能直观理解完整的生成逻辑与应用潜力。

工作流介绍

该工作流的设计以 DreamShaper_8_pruned 模型为核心，通过加载配套的 VAE 模型来优化潜空间与图像之间的映射关系。在核心模型的支撑下，工作流利用 CLIP 编码器进行提示词的正负向解析，再结合条件控制与区域约束，让图像生成过程更具可控性。通过两阶段的 KSampler 采样机制，第一阶段完成初步画面构建，第二阶段在放大后的潜空间基础上进行进一步精修，从而兼顾画面完整性与细节表现。核心节点的协同作用，使得整个流程具备高效、灵活与稳定的特征。

核心模型

在核心模型部分，工作流选用了 DreamShaper 模型作为生成主体，它具备良好的风格泛化能力和细节表现力。同时，配合使用的 VAE 模型 vae-ft-mse-840000-ema-pruned 则在潜空间解码方面提供了高质量的支持，确保图像还原过程中细节与色彩更加自然。模型的组合既保证了生成结果的艺术性，也提升了结构的稳定性。

Node节点

节点的构建围绕模型加载、提示词解析、潜空间生成与解码展开。CheckpointLoaderSimple 和 VAELoader 分别完成主模型与 VAE 的加载，CLIPTextEncode 节点将正反向提示词转化为可控条件输入，ConditioningCombine 与 ConditioningSetArea 则进一步实现条件信息的融合与局部区域的精细控制。KSampler 节点通过两阶段的采样过程生成潜空间，LatentUpscale 节点则提升图像的分辨率，最后由 VAEDecode 与 SaveImage 输出最终图像。整体节点分工清晰，形成了一个高效的生成闭环。

工作流程

该工作流的流程结构清晰，分为模型加载、初步采样、放大处理与二次采样四个阶段。首先通过 CheckpointLoaderSimple 与 VAELoader 节点完成模型与 VAE 的加载，同时生成空的潜空间作为基础画布。接着通过 CLIPTextEncode 与 ConditioningSetArea 进行正反向提示词的条件解析与区域控制，在 ConditioningCombine 的作用下实现多条件的融合。随后，KSampler 节点进行第一次采样，生成初步潜空间结果，并经由 VAEDecode 输出图像进行预览。为了进一步提升分辨率和细节表现，LatentUpscale 将潜空间放大，再经由第二个 KSampler 完成二次精修采样，最终通过 VAEDecode 和 SaveImage 输出高质量的成品图像。整个流程兼顾速度与质量，在保持一致性的同时增强了画面的丰富度与自然感。

应用场景

该工作流在实际应用中具有广泛的适配性。它能够在生成自然风景、写实画面或艺术风格化作品时保持整体构图的一致性，适合需要高质量场景生成的设计师、插画师以及内容创作者。通过区域控制与二次采样机制，用户不仅能快速得到结构完整的图像，还能在关键区域进行细节增强，实现局部与整体的和谐统一。无论是用于数字艺术创作、概念设计，还是内容演示与可视化展示，该流程都能提供稳定且高效的生成效果，为用户带来可靠的创作工具支持。

开发与应用

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