今天展示的案例是一个基于 Omnigen2 的 ComfyUI 工作流。整个流程通过加载预训练模型、输入正负提示词、结合噪声与采样策略，生成高清图像，并最终保存输出。

该工作流核心突出的是对文本提示的精准理解与图像风格的可控性，读者能够直观感受到从文本到图像的转化过程，以及不同节点之间的协作如何保证画面质量。

工作流介绍

这个工作流采用了 UNet 主模型、CLIP 文本编码器以及 VAE 解码器 的协作方式，将提示词经过编码转化为条件输入，再结合噪声与调度器完成扩散采样，生成符合描述的高质量图像。核心模型不仅提供了稳定的扩散生成能力，也保证了语义理解的准确性。

核心模型

在模型部分，Omnigen2 作为主要扩散模型，配合 qwen_2.5_vl_fp16 文本编码器和 ae VAE 解码器，实现了文本语义解析、潜空间计算与最终图像解码的完整链路。表格展示了核心模型的组成与作用。

模型名称	说明
omnigen2_fp16.safetensors	核心扩散模型，负责潜空间的逐步采样与图像生成
qwen_2.5_vl_fp16.safetensors	文本编码器，将提示词与负面提示转化为条件向量
ae.safetensors	VAE 模型，用于潜空间图像的解码与高质量画面还原

Node节点

节点部分涵盖了噪声生成、采样器选择、CFG 引导器、调度器以及保存图像等关键环节。RandomNoise 与 KSamplerSelect 提供初始随机输入，DualCFGGuider 结合正负提示增强引导效果，SamplerCustomAdvanced 执行采样生成，最终由 VAEDecode 将潜变量解码为图像并通过 SaveImage 节点保存。

节点名称	说明
UNETLoader	加载扩散模型 Omnigen2，作为核心图像生成模块
CLIPLoader	加载文本编码器，处理正负提示词
CLIPTextEncode	将输入提示与负面提示转化为条件信息
RandomNoise	生成随机噪声，作为扩散起始点
KSamplerSelect	选择采样算法（如 Euler）
DualCFGGuider	应用条件引导与负面约束，提升生成效果
BasicScheduler	提供扩散过程中的调度与步数控制
SamplerCustomAdvanced	执行采样推理，生成潜变量图像
VAEDecode	将潜变量解码为真实图像
SaveImage	输出最终生成的图像文件

工作流程

整个工作流以“加载模型—生成潜变量—扩散采样—解码输出”为主线展开。UNet 与 CLIP 模块共同提供了模型和语义支撑，RandomNoise 与 KSamplerSelect 决定了扩散的随机起点与采样方式，DualCFGGuider 在正负提示的双重约束下调节引导强度，BasicScheduler 控制扩散的迭代步数，最终由 SamplerCustomAdvanced 将所有条件组合完成潜变量生成，再通过 VAE 解码成真实图像并保存。这一流程保证了文本到图像的可控性和画面质量。

流程序号	流程阶段	工作描述	使用节点
1	模型加载	加载核心扩散模型、VAE 与文本编码器，为后续生成提供基础	UNETLoader, VAELoader, CLIPLoader
2	提示词处理	将正面描述与负面约束转化为语义条件向量	CLIPTextEncode
3	随机噪声生成	初始化潜空间的随机输入，为扩散过程提供起点	RandomNoise
4	采样与调度	选择采样算法并设定扩散步数，形成稳定的迭代路径	KSamplerSelect, BasicScheduler
5	条件引导	应用 CFG 策略，结合正负提示对采样过程进行约束	DualCFGGuider
6	潜变量生成	执行高级采样器推理，输出潜变量图像结果	SamplerCustomAdvanced
7	图像解码与保存	将潜变量解码为高清图像并保存到本地	VAEDecode, SaveImage

大模型应用

CLIPTextEncode 文本语义嵌入生成

在 OmniGen2 文生图工作流中，CLIPTextEncode 节点负责将用户提供的正向 Prompt 转化为 CLIP 嵌入，用于指导生成模型在统一 7B 多模态架构下生成高质量图像。Prompt 的精细化描述直接影响图像的角色、场景、动作、光影和细节表现，是实现高精度图像生成的核心节点。

节点名称	Prompt 信息	说明
CLIPTextEncode (Positive Prompt)	A cat with a crown lounging on a velvet throne, royal atmosphere, luxurious fabric texture, regal pose, detailed fur, ornate crown, dramatic lighting	将正向 Prompt 转化为 CLIP 嵌入，用于控制 OmniGen2 模型的图像生成语义，实现角色、场景、细节和光影的高精度呈现。

CLIPTextEncode (Negative Prompt) 负向语义控制

该节点生成负向嵌入，用于抑制生成图像中不希望出现的元素或风格，保证生成图像干净、自然、细节准确。

节点名称	Prompt 信息	说明
CLIPTextEncode (Negative Prompt)	blurry, low quality, distorted, ugly, bad anatomy, deformed, poorly drawn	将负向 Prompt 转化为 CLIP 嵌入，用于抑制不希望出现的视觉元素或低质量细节，提升图像生成精度与一致性。

使用方法

OmniGen2 工作流结合多模态 CLIP 嵌入、潜在空间采样和 VAE 解码，实现高精度图像生成。用户提供正向 Prompt，CLIPTextEncode 转化为条件嵌入，负向 Prompt 生成负向嵌入用于抑制不需要的元素。UNETLoader 加载核心扩散模型，KSamplerSelect 和 SamplerCustomAdvanced 控制潜变量采样，BasicScheduler 提供时间步 SIGMAS，EmptySD3LatentImage 生成潜在起始图像，VAELoader 与 VAEDecode 将潜在图像解码为最终图像，SaveImage 输出。用户可通过修改 Prompt 或 CFG 值控制图像内容和风格，实现统一 7B 多模态架构下的高质量图像生成。

注意点	说明
Prompt 描述精细	确保角色、场景、动作和光影符合预期
使用负向 Prompt	避免生成低质量或不符合语义的元素
潜变量尺寸与输出匹配	保证 VAEDecode 解码后图像比例正确
采样器与步数合理	调整 KSamplerSelect 和 SamplerCustomAdvanced 参数平衡速度与质量
模型量化与精度	OmniGen2 FP16 模型节省显存，同时保持高细节质量

应用场景

该工作流适用于需要高质量定制图像生成的场景，例如艺术创作、角色设计、广告视觉素材制作等。通过正负提示的组合，可以有效控制画面风格与细节，避免低质量或畸形的输出。在实际使用中，艺术设计师能够快速探索不同风格的构图，游戏或影视制作人员可以生成概念原画，普通用户也能在创作中体验可控的 AI 绘画过程。

应用场景	使用目标	典型用户	展示内容	实现效果
艺术创作	生成符合描述的原创作品	插画师、设计师	高分辨率艺术插画	风格可控、画面细节丰富
角色设计	构建人物或场景的原型图像	游戏美术、影视团队	人物造型与场景概念图	提供创意灵感与参考
广告与宣传	制作符合需求的宣传图或海报元素	广告公司、品牌方	宣传海报、广告素材	高效产出定制化视觉内容
娱乐体验	体验 AI 绘画与生成乐趣	普通用户	趣味化的创意图像	满足个性化审美与分享需求

开发与应用

更多 AIGC 与 ComfyUI工作流 相关研究学习内容请查阅：

ComfyUI使用教程、开发指导、资源下载

更多内容桌面应用开发和学习文档请查阅：

AIGC工具平台Tauri+Django环境开发，支持局域网使用
AIGC工具平台Tauri+Django常见错误与解决办法
AIGC工具平台Tauri+Django内容生产介绍和使用
AIGC工具平台Tauri+Django开源ComfyUI项目介绍和使用
AIGC工具平台Tauri+Django开源git项目介绍和使用