今天给大家演示一个 动漫转真人 的 ComfyUI 工作流，通过组合多种 ControlNet、多种风格融合与面部细节增强技术，实现了高质量、富有光影层次的人像生成效果。该流程不仅支持对动漫风格人物的高度还原与再构造，还能加入多模态条件（如姿态、深度、色调、面部检测等），生成极具真实感的图像。在最终效果图中，你将直观看到人物肤质的自然过渡、光影的细腻表现以及五官细节的精准塑形，是一次完整的从“二次元”迈向“写实感”图像合成的演绎。

工作流介绍

本工作流以“动漫人物图像转写实风格肖像”为目标，采用 ComfyUI 强大的节点图形化建模能力，结合了多个 ControlNet 路径处理策略，依次执行了图像预处理、姿态识别、深度感知、贴图切片、面部检测与优化等环节，最终通过高保真模型采样与色彩匹配，将二维动漫形象还原为自然光下的人像照片。

流程搭建中，利用 AWPortrait XL_1.1.safetensors 模型作为核心基础，搭配 controlnet-union-sdxl-1.0_promax.safetensors 在多个输入通道（openpose、depth、tile）中进行多条件引导，再结合面部检测器、分割模型与精细采样策略，在稳定性与写实性之间取得了良好平衡。

整体流程既适用于自动化风格迁移，也可作为高端个性定制图像生成工具进行拓展。

核心模型

在本工作流中，使用的主要模型为 AWPortrait XL_1.1.safetensors，该模型专为人像构图优化，能够在保留原始图像特征的同时，生成写实风格极强的图像输出。

模型名称	说明
AWPortrait XL_1.1.safetensors	高保真写实风格人像模型，适用于面部还原与自然光表现优化
controlnet-union-sdxl-1.0_promax.safetensors	用于姿态（openpose）、深度（depth）、贴图（tile）等控制条件，增强生成一致性与图像结构完整度

多个 ControlNet Loader 以不同感知维度加载该权重，为图像提供了丰富的空间信息支持，使结果在姿态、深度与纹理分布方面均保持高拟合度。

Node节点

本流程包含的关键节点涵盖图像加载、预处理、特征提取、条件组合、模型采样与图像输出等模块，结构清晰，层次分明。通过 FaceDetailer 精细化人脸重建，并使用 easy imageColorMatch 做最终色彩融合，使输出图像在真实度与美观度方面达到最佳平衡。

节点名称	说明
LoadImage	加载输入图像作为源图
ImageScaleToTotalPixels	调整图像至指定像素密度，确保后续处理稳定
WD14Tagger	pysssss	自动标签生成器，用于提取动漫图像中的风格关键词
Text Concatenate	合并提示词字符串
CLIPTextEncode / A1111	编码正/负向提示词，为生成提供文本引导
ACN_ControlNet++LoaderSingle	分别加载 depth、tile、openpose 三种控制通道
TilePreprocessor / DepthAnythingPreprocessor / OpenposePreprocessor	提取图像对应控制信息（结构、深度、姿态）
ControlNetApplyAdvanced	多次串联应用 ControlNet，实现信息融合
VAEEncode / VAEDecode	编码与解码图像潜空间数据，支持稳定生成
KSampler	核心采样器，控制迭代次数与种子生成
FaceDetailer	面部细节增强模块，搭配 YOLOv8 人脸检测与 SAM 分割
easy imageColorMatch	色彩匹配处理器，使图像风格统一
SaveImage / PreviewImage	保存最终图像或中间结果，方便调试与展示

该组合不仅保证了图像结构还原的准确性，也为风格融合提供了丰富的可控手段。下一步，我们将继续解析整个工作流程的阶段性任务划分与节点应用细节。

工作流程

整个动漫转真人的图像生成工作流程划分为多个阶段，从图像加载开始，依次进行图像预处理、提示词构建、多重 ControlNet 控制、潜空间采样、图像解码、细节增强与色彩修正。每一阶段都承担着关键功能，确保最终生成图像既真实自然，又具有强烈的美感表达。

流程起始阶段通过 LoadImage 节点引入原始动漫图像，随后利用 ImageScaleToTotalPixels 进行尺寸规范，保障后续流程中的图像一致性。标签生成器 WD14Tagger 自动提取图像风格标签，与手动提示词经 Text Concatenate 拼接后，送入 CLIPTextEncodeA1111 生成正负向语义特征。

图像同时被送入多个 ControlNet 通道（openpose、depth、tile）提取姿态、结构和纹理信息，分别通过 OpenposePreprocessor、DepthAnythingPreprocessor 与 TilePreprocessor 节点执行。处理后由三个 ControlNetApplyAdvanced 节点进行分阶段融合，形成带有完整语义与结构的指导信息。

进入中后段，利用 KSampler 执行模型采样生成潜空间图像，再通过 VAEDecode 解码为图像格式，进入细节增强模块。FaceDetailer 搭配 Ultralytics 的 YOLOv8 模型、SAM 分割与提示词对面部区域进行多轮优化，进一步提升精细度。

最后，图像经 easy imageColorMatch 节点统一色彩风格，通过 SaveImage 完成输出保存。

流程序号	流程阶段	工作描述	使用节点
1	输入准备	加载源图并规范图像大小	LoadImage、ImageScaleToTotalPixels
2	文本提示构建	自动+手动生成提示词并编码	WD14Tagger、Text Concatenate、CLIPTextEncodeA1111
3	多通道控制信息提取	获取姿态、深度与纹理信息	OpenposePreprocessor、DepthAnythingPreprocessor、TilePreprocessor
4	ControlNet融合	三段式融合语义与结构信息	ControlNetApplyAdvanced (x3)
5	潜空间采样	使用核心模型进行图像生成	KSampler
6	解码生成图像	将潜图解码为可视图像	VAEDecode
7	细节优化	面部检测、修复与细节增强	FaceDetailer、UltralyticsDetectorProvider、SAMLoader
8	风格统一输出	色彩匹配与最终保存	easy imageColorMatch、SaveImage

大模型应用

负面提示文本编码（CLIPTextEncodeA1111）

该节点的任务是为生成过程提供负面引导，限制模型生成过程中出现不符合预期的元素。例如，防止画面出现低质量、模糊、姿态错误或违禁内容。通过构建一串详细的负面 Prompt，确保图像输出保持干净、聚焦并符合美学标准。

节点名称	Prompt信息	说明
CLIPTextEncodeA1111	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,	此 Prompt 设计用于最大程度排除模型在生成图像过程中可能出现的低质量、违禁或不相关内容，保持输出图像的专业度与可用性。

正面提示文本组合（CLIPTextEncodeA1111）

该节点通过将不同来源的提示词拼接为一个整体，形成面向生成模型的正向引导语。它融合了“真实感”、“风格设定”与“细节刻画”等多个维度，确保生成结果不仅真实，而且贴近设定目标。

节点名称	Prompt信息	说明
CLIPTextEncodeA1111	((realistic photo)), true	提示词强调写实风格，配合标签自动生成内容拼接，引导模型专注于生成高保真真实风格的图像输出。

面部细节优化提示（CLIPTextEncode）

在人脸增强环节，该节点通过专用提示词对面部区域进行强化引导。强调肤质、特征清晰度和亚洲面孔特征，为 FaceDetailer 提供高质量的语义条件，有效提升生成脸部区域的美观度和真实感。

节点名称	Prompt信息	说明
CLIPTextEncode	best quality,realistic young asian lady face, pale skin,beautiful lady face,	明确聚焦于亚洲女性面部特征的真实表达，通过语义强化提升细节表现力与美感表达，是 FaceDetailer 模块的重点辅助节点。

全局风格质量提示（CLIPTextEncodeA1111）

该节点为整图提供广义正向生成条件，提示词集中表达“杰作”、“极致细节”、“真实摄影感”等关键词，增强整体图像生成时的质量与层次感。

节点名称	Prompt信息	说明
CLIPTextEncodeA1111	masterpiece,ultradetailed,best quality, extremely detailed,realistic photo,realistic,	指导模型从整体构图上达到高细节高保真图像效果，起到提升全图生成质量的作用，适用于背景、服装等非面部区域的风格控制。

使用方法

开始节点

本流程的起始由多个节点协同完成，以 LoadImage 输入动漫风格图像为起点，再通过语义提示与图像结构控制模块进入后续流程。下表为关键开始节点参数说明：

字段名	含义	数据类型
file_name	加载的图像文件路径	str.String
method	图像加载方式（image/mask）	str.String
scale	图像缩放系数（图像标准化尺寸）	float
tagger_model	图像自动标签模型	str.String
prompt_text	手动提示词（正向）	str.String
negative_prompt_text	手动提示词（负向）	str.String

结束节点 设置结束工作成品的数据输出类型与格式

输出节点通过 SaveImage 将最终结果以图像形式保存，也可用于中间阶段保存查看，方便调试与选图。

字段名	含义	数据类型
output_path	图像保存路径或名称标识	str.String
image	最终生成图像	IMAGE
format	输出格式，如 PNG、JPG 等	str.String
tag	可用于标注处理流程，如 ComfyUI 标识	str.String

应用场景

该工作流广泛适用于从二次元图像向真实人像风格迁移的各类需求。无论是动漫 IP 的写实风格重制、游戏角色真实化设定，还是 AIGC 个人定制写真生成场景，都能高效应用。

其在细节增强、多通道引导控制、面部精修与自然光影模拟方面的多层次处理能力，使其成为当前 ComfyUI 人像风格迁移工作流中的高质量解决方案之一。

应用场景	使用目标	典型用户	展示内容	实现效果
数字人创作	从二次元立绘生成真人形象	虚拟主播、AI偶像创作者	虚拟人物的写实脸部图像	保留角色特征的真人照片级输出
影视概念设计	动漫角色真人化设定图	概念设计师、导演组	真人角色草图或封面	快速迭代角色外观设定
同人图翻拍	真人化演绎经典动漫人物	同人创作者、画师	姿态重构、角色还原图	真人版的重构作品
AI模特生成	基于二次元设计做展示图	品牌方、电商设计团队	真人穿搭效果图	快速展示风格搭配效果

开发与应用

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AIGC工具平台Tauri+Django常见错误与解决办法
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