【ComfyUI】动漫转真人摄影风格自动光影映射

本工作流演示了一个动漫转真人风格的ComfyUI流程，通过融合OpenPose、Tile、Depth等多种ControlNet控制信号与AWPortrait XL_1.1文生图模型，实现二维动漫图像到逼真摄影风格人像的转换。流程包含图像加载、预处理、多路ControlNet控制融合、文生图生成、风格迁移和后处理等模块化环节，最终输出兼具语义准确性和艺术美感的写实人像，适用于虚拟角色人设建立等应用场

Mr数据杨

1248人浏览 · 2025-11-13 13:15:33

Mr数据杨 · 2025-11-13 13:15:33 发布

今天给大家演示一个 动漫转真人 + 摄影风格光影映射 ComfyUI 工作流。这个流程能自动将二维风格的动漫图像转化为具备真实光影、细节纹理和摄影风格的逼真人像。通过融合多种 ControlNet 类型（如 OpenPose、Tile、Depth）、风格配准处理器与文生图大模型，最终生成具有真实感且具有艺术气质的人像作品，适合二次元到真人风格转换、虚拟角色人设建立等场景应用。

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工作流介绍

本工作流围绕“动漫转真人”的自动化图像增强与风格迁移任务，利用多模型融合策略，结合 ControlNet 的多维控制与多轮图像处理，分阶段构建出层次丰富、光影自然、细节完整的逼真肖像图。工作流中不仅涵盖了基础图像加载、放大、预处理步骤，也引入了例如 depth、tile、openpose 等多种 ControlNet 控制信号，通过分支节点并联构建稳定控制结构，确保最终图像兼具语义精度与美学细节。此外，通过 imageColorMatch 节点完成风格迁移，使输入图像在色调与光照上与目标照片高度一致。

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核心模型

该工作流核心依赖的模型为 AWPortrait XL_1.1.safetensors，这是一款专注于人像写实风格的文生图模型，支持高质量面部还原、光影模拟以及摄影构图细节建模。在搭配 ControlNet 和多种 conditioning 输入后，能够在复杂控制下依然保持高一致性输出。

模型名称	说明
AWPortrait XL_1.1.safetensors	高写实风格肖像生成模型，适用于人物摄影级图像重建

Node节点

本工作流由多个功能分明的 Node 节点组成。ControlNet 多模态 Loader 实现了对 OpenPose、Depth、Tile 的输入控制；TextEncoder、CLIP 等完成了正负 prompt 编码；imageColorMatch 实现风格迁移；KSampler 与 VAE 负责文生图主过程；后处理环节结合 SaveImage、PreviewImage 进行展示与保存；整个流程模块化清晰，具备良好的复用性与可调性。

节点名称	说明
LoadImage	读取用户上传动漫图
CheckpointLoaderSimple	加载核心文生图模型
CLIPTextEncodeA1111 / CLIPTextEncode	编码文本 Prompt 与提示词
ACN_ControlNet++LoaderSingle	加载 ControlNet 模型（Tile、Depth、OpenPose）
DepthAnythingPreprocessor / TilePreprocessor / OpenposePreprocessor	提取图像深度、分块细节与姿态信息
ControlNetApplyAdvanced	多次使用，用于深度融合 control 输入与条件生成信息
KSampler	控制采样步骤与图像生成逻辑
VAEEncode / VAEDecode	编解码图像 Latent 空间
easy imageColorMatch	图像风格匹配处理
SaveImage / PreviewImage	输出图像保存与预览展示
UltralyticsDetectorProvider / SAMLoader	用于脸部检测与自动掩码辅助

工作流程

整个工作流按照“加载 → 预处理 → 控制融合 → 风格转换 → 文生图生成 → 后处理”的顺序逐步推进。前期通过 ControlNet 三模输入（OpenPose、Depth、Tile）实现对姿态、光影、纹理的精准控制，中期将条件信息与 prompt 编码合并，结合 KSampler 执行核心图像生成，后期通过 imageColorMatch 节点迁移目标图像的摄影风格，最终输出高保真度的真人风格图像。

流程序号	流程阶段	工作描述	使用节点
1	图像加载	加载用户提供的动漫图片，并进行尺寸统一和放大处理	LoadImage, ImageScaleToTotalPixels
2	模型加载	加载文生图模型及其配套的 CLIP 和 VAE 模型	CheckpointLoaderSimple
3	提示词编码	正向与负向 prompt 文本编码，生成条件控制向量	CLIPTextEncodeA1111, Text Concatenate
4	ControlNet控制	使用 OpenPose、Tile、Depth 三路 ControlNet 实现姿态、分块、深度约束	ACN_ControlNet++LoaderSingle, OpenposePreprocessor, TilePreprocessor, DepthAnythingPreprocessor
5	控制融合	多个 ControlNet 输入融合到主生成流程中，控制图像生成的内容和构图	ControlNetApplyAdvanced（多次使用）
6	图像采样生成	在融合 ControlNet 条件和 prompt 后进行 latent 图像生成	KSampler, VAEEncode, VAEDecode
7	风格迁移	将生成图像与参考图风格进行匹配，完成摄影光影一致性	easy imageColorMatch
8	自动检测增强	利用人脸检测、掩膜提取与局部细节增强	UltralyticsDetectorProvider, SAMLoader
9	图像保存与展示	将最终图像保存到本地，并支持预览	SaveImage, PreviewImage

大模型应用

CLIPTextEncodeA1111 文本风格与语义约束核心

这个节点负责把用户输入的 Prompt 转成可供主模型理解的语义向量。它只做一件事，就是将文字中的风格、主体、光影倾向、构图偏好等信息，编码成模型的条件输入。Prompt 会直接影响最终的摄影风格、肤质细节、光比强弱与整体真实度，因此写 Prompt 的过程就是定义画面特征的过程。正向 Prompt 强化目标风格，反向 Prompt 则降低噪点、错误结构与不想出现的视觉元素。

节点名称	Prompt 信息	说明
CLIPTextEncodeA1111	Positive Prompt： masterpiece, ultradetailed, best quality, extremely detailed, realistic photo, realistic, Negative Prompt： text, watermark, nsfw, nude, 2d anime style, 3d style, (worst quality), (low quality), (normal quality), lowres, bad anatomy, ((bad hands, broken hands)), (many fingers), ((grayscale)) watermark, moles,	将 Prompt 文本编码为模型的语义向量，用于控制画面风格、细节等级与整体品质，是画面风格走向的核心来源。

CLIPTextEncode 面部特征精细引导

这个节点单独处理人脸特定的 Prompt，它不负责生成画面，只负责把“面部风格倾向”转成语义条件，例如肤质、年龄段、种族特征与审美方向。Prompt 越清晰，人物脸部越稳定。它只处理输入文字，对于画面之外的流程不做任何判断。

节点名称	Prompt 信息	说明
CLIPTextEncode	Positive Prompt： best quality, realistic young asian lady face, pale skin, beautiful lady face, Negative Prompt： text, watermark, nsfw, nude, 2d anime style, 3d style, (worst quality), (low quality), (normal quality), lowres, bad anatomy, ((bad hands, broken hands)), (many fingers), ((grayscale)) watermark, moles,	专注于面部特写语义编码，使模型在渲染脸部时保持风格一致、细节自然。

CLIPTextEncodeA1111（第二组）全局去瑕疵与质量压制

这一组节点作为额外的负向语义来源，确保在高强度风格映射中依然维持画面干净度。它的职责是编码各种需要抑制的问题，如噪点、结构错误、风格化痕迹等，使成片更贴近真实摄影。

节点名称	Prompt 信息	说明
CLIPTextEncodeA1111	Negative Prompt： text, watermark, nsfw, nude, 2d anime style, 3d style, (worst quality), (low quality), (normal quality), lowres, bad anatomy, ((bad hands, broken hands)), (many fingers), ((grayscale)) watermark, moles,	承担额外的负向语义校正，使最终照片更真实干净，降低典型 AI 错误结构的生成概率。

使用方法

整个工作流从用户上传的动漫图开始，通过检测结构、深度、边缘信息，再载入摄影风格模型，把图像从动漫风格映射为写实摄影风格。用户更换输入图后，系统会自动执行深度提取、Openpose 结构识别、Tile 细节增强、光影适配、颜色映射，再结合 Prompt 语义重新渲染。

角色图用于提供主体信息，结构图（Openpose 与 depth）用于保持姿态一致性，Prompt 提供风格与真实度导向，系统会自动把所有信息融合成最终成片，整个过程无需用户手调节点参数。

注意点	说明
Prompt 要清楚表达摄影风格	模型依赖语义向量做风格判定，模糊的描述会削弱写实效果
反向 Prompt 需保持完整	可减少噪点、破损结构和 AI 痕迹
输入动漫图越干净越好	背景噪音过多会影响深度和结构分析
不要在 Prompt 加过多冲突词	例如“anime”和“realistic”混用会降低一致性
更换图像后无需改动流程	工作流会自动重新推理并映射风格
光线强烈的图像可能需调整	强光区域会让深度、边缘更难识别，影响最终真实度

应用场景

本工作流面向“二次元到写实风格转换”应用场景，特别适用于动漫角色转真人形象建模、虚拟主播生成、角色写实同人图创作等内容制作场合。通过多种控制策略与图像增强技术组合，不仅能保留角色原貌，还能增强其在摄影构图、光影表现和皮肤细节方面的真实感。该流程适合内容创作者、游戏美术、数字人设设计等专业用户批量高效地生成写实风格人物图像。

应用场景	使用目标	典型用户	展示内容	实现效果
动漫转真人形象	将二维角色转换为真实风格人像	二次元创作者、虚拟主播设计师	动漫人物写实图像	光影逼真、脸部精细、风格匹配一致
同人图风格统一	对已有动漫图进行风格映射，输出写实版本	插画师、影像后期人员	写实风格版本的动漫图	色调统一、构图合理
角色设计提案	快速生成高质量角色设计初稿	游戏策划、美术设计团队	真人版角色概念图	多模控制构图精确、效率高
虚拟人设生成	为虚拟偶像/主播建立真人外形草图	虚拟人开发公司	写实风格头像与半身像	可直接投入数字人制作流程