今天展示的案例是一个基于 ComfyUI 的 HiDream 工作流，它融合了图像上传、提示词控制以及 InstructPix2Pix 的编辑方式，能够实现从输入图像到超写实效果的转化。

工作流的整体思路围绕模型加载、文本编码、噪声引导与采样器配置展开，并通过 VAE 解码与最终图像保存完成生成。整个链路既能保证图像的细节保真，也能够通过提示词灵活地引导生成结果，非常适合对 AI 图像编辑有深入需求的场景。

工作流介绍

该工作流构建了一个完整的 HiDream 图像生成与编辑流程，重点围绕扩散模型、VAE 以及多重文本编码器展开，结合 DualCFG 指导与采样器实现稳定的输出效果。在应用上，这一工作流能够处理输入图像的缩放、编码与条件组合，最后生成高质量的视觉效果。其特点是兼具灵活性与稳定性，既能满足艺术创作的个性化需求，也能在科研与技术实验中复现可靠的结果。

核心模型

在模型层面，整个流程依赖于 HiDream 提供的扩散模型与多重文本编码器，VAE 则负责潜变量与图像之间的转化。通过组合 clip_g、clip_l、t5xxl 与 llama 编码器，工作流可以支持丰富的提示词表达力，提升语义理解的广度与深度。VAE 组件保证了潜空间与像素空间的平滑映射，使生成的画面更加清晰。整体上，模型的选择确保了图像在技术渲染与艺术表达之间达到平衡。

Node节点

节点设计贯穿整个生成链路，从图像上传与缩放，到文本编码与条件控制，再到噪声注入、采样与解码，每一步都承担着不同的任务。LoadImage 与 ImageScale 节点确保了输入图像的适配性，CLIPTextEncode 节点负责正负提示词的嵌入，InstructPixToPixConditioning 节点则把提示条件与输入图像结合。采样部分由噪声生成器、DualCFG 指导器、KSampler 以及 BasicScheduler 协作完成，最后通过 VAE 解码和 SaveImage 输出，形成一个完整的可复用管线。

工作流程

整个流程从图像与模型的加载开始，经由提示词条件控制与噪声采样逐步推进，最终通过 VAE 解码输出图像。各个阶段之间环环相扣，既保证了生成的灵活性，也维持了稳定的视觉效果。流程中，输入图像经过缩放与潜变量编码，提示词则通过正负文本编码形成条件控制，采样器与调度器配合 DualCFG 引导器完成潜空间的逐步优化，最后在 VAE 的作用下还原为高清晰度的图像，整个工作链条逻辑清晰，执行高效。

应用场景

该工作流的设计不仅适用于艺术创作和插画生成，也在虚拟现实场景构建、产品概念设计和教育展示中具有实际价值。在艺术创作中，灵活的提示词控制让作品风格更为自由；在 VR 与游戏开发中，真实的视觉细节能够有效增强沉浸感；在教育与科研领域，该流程可以作为稳定复现的实验范式，帮助探索多模态生成的潜力。整体而言，这一工作流为图像编辑与生成提供了一条兼顾专业性与易用性的路径。

开发与应用

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