今天给大家演示一个动漫转真人的 ComfyUI 工作流，利用双重 ControlNet 控制（Canny 与 Depth）实现对动漫图像进行结构还原与细节映射，最终生成具有高度还原度的真人风格图像。本工作流集成了图像预处理、深度与边缘控制、标签自动识别、提示词编码、双重 ControlNet 推理、多模型组合以及最终图像输出。整体流程精密衔接，适用于想要将二次元风格图像转换为真实风格的创作者、插画师或AI艺术从业者。

工作流介绍

本工作流以动漫风格图像为输入，通过两个 ControlNet 模块分别引导图像的轮廓（LineArt）与深度（Depth），结合 VAE 和高质量 SD 模型，最终生成具备真实感的人物图像。整个流程核心在于双 ControlNet 的配合使用——一方面保持输入图的结构完整性，另一方面加强立体信息的保留，从而实现动漫图像向真人图像的高质量转换。

在流程中，通过引入 WD14Tagger 节点自动生成标签，用于精炼提示词内容；使用 BNK_CLIPTextEncodeAdvanced 节点进行复杂提示词的高效嵌入表达；再结合 KSamplerAdvanced 控制采样过程，确保生成图像既具还原度又不失艺术表现力。多种节点之间协同工作，形成一个逻辑严密、性能高效的 AI 图像推理链路。

核心模型

工作流中使用了以真实风格见长的 majicmixRealistic_v7 模型作为主模型，并配合预训练的 Canny 与 Depth 控制网络，分别加载 control_v11p_sd15_canny.pth 和 control_v11f1p_sd15_depth.pth，以实现高保真的图像风格转换效果。VAE 模块采用 vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors，保证图像解码时的细节保留与清晰度。

模型名称	说明
majicmixRealistic_v7.safetensors	主模型，具备高真实感风格的图像生成能力
control_v11p_sd15_canny.pth	Canny 边缘控制模型，用于保持图像线稿结构
control_v11f1p_sd15_depth.pth	Depth 深度控制模型，用于增强立体感和细节层次
vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors	精细化 VAE 解码器，提升图像清晰度和细节还原

Node节点

工作流中的核心节点按功能分为预处理、特征编码、控制网络加载与应用、图像采样与重建、以及最终输出。其中，LineArtPreprocessor 与 AIO_Preprocessor 分别完成边缘与深度的图像提取；WD14Tagger 自动识别输入图像的标签标签；BNK_CLIPTextEncodeAdvanced 精准控制提示词嵌入；ACN_AdvancedControlNetApply 则负责将控制图与模型配合，用于 ControlNet 的深度整合与推理执行。

节点名称	说明
LineArtPreprocessor	对输入图像进行边缘检测，提取线稿信息
AIO_Preprocessor（DepthAnythingV2）	进行深度图像分析，捕捉图像立体结构
WD14Tagger	自动识别动漫图像标签，优化提示词
BNK_CLIPTextEncodeAdvanced	处理提示词和反向提示词并生成嵌入向量
ControlNetLoader	加载 Canny 与 Depth 控制模型
ACN_AdvancedControlNetApply	应用 ControlNet 控制条件进行推理
KSamplerAdvanced	控制采样方式、步数等关键生成参数
VAELoader / VAEEncode / VAEDecode	编解码图像 latent 表达与图像
ImageResize+	对输入图像尺寸进行统一处理
PreviewImage / SaveImage	展示与保存最终输出结果

工作流程

本工作流围绕“动漫转真人”这一核心目标展开，共分为输入处理、结构提取、提示词生成、控制融合、采样生成与输出展示六大阶段。每个阶段由多个节点配合完成，确保图像信息的完整传递与风格转换的准确执行。

在输入阶段，用户加载原始动漫图像，使用 ImageResize+ 对图像统一到 768x768 的标准尺寸，随后由两个预处理器分别提取边缘信息（LineArtPreprocessor）与深度信息（AIO_Preprocessor），这两类图像结构数据是后续双 ControlNet 应用的关键。

标签提取则通过 WD14Tagger 节点自动分析图像内容并生成关键描述词，配合 BNK_CLIPTextEncodeAdvanced 将提示词向量嵌入转化为模型可识别的条件。

双 ControlNet 控制流程使用两个 ControlNetLoader 载入边缘和深度模型，通过两个 ACN_AdvancedControlNetApply 节点分别融合对应的图像结构与提示条件。

中间由 VAEEncode 将原图转为 latent 表达，与模型和条件一起交由 KSamplerAdvanced 控制生成细节，之后再由 VAEDecode 将生成的 latent 解码为最终图像。

流程序号	流程阶段	工作描述	使用节点
1	图像导入与尺寸规范	加载原始图像并统一分辨率至 768x768	ImageResize+
2	图像结构提取	提取图像边缘和深度作为 ControlNet 控制输入	LineArtPreprocessor、AIO_Preprocessor
3	标签识别与提示词生成	自动识别图像内容标签并转换为向量	WD14Tagger、BNK_CLIPTextEncodeAdvanced
4	控制模型加载与配置	分别加载 Canny 和 Depth 控制模型	ControlNetLoader（2次）
5	双重ControlNet融合	应用两个 ControlNet 引导模型进行推理	ACN_AdvancedControlNetApply（2次）
6	Latent 编码与图像生成	将输入图像转为 latent、采样生成、解码输出	VAEEncode、KSamplerAdvanced、VAEDecode
7	输出与展示	生成图像结果并进行预览或保存	PreviewImage、SaveImage

大模型应用

BNK_CLIPTextEncodeAdvanced 文本语义驱动的内容约束核心

这个节点负责把用户输入的文字 Prompt 转成可用于生成模型的语义向量。它不参与图像、线稿、深度处理，只专注于理解文本并将语义映射到生成模型内部的概念空间。正向 Prompt 决定画面里的主体样貌、光影、构图与风格走向，反向 Prompt 抑制低质量特征与错误结构。Prompt 在此节点中的表达越具体，生成结果越稳定。

节点名称	Prompt 信息	说明
BNK_CLIPTextEncodeAdvanced	Positive Prompt： （用户输入文本） Negative Prompt： foot,nsfw,nude,(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,((monochrome)),((grayscale)),bad anatomy,DeepNegative,skin spots,acnes,skin blemishes,(fat:1.2),facing away,looking away,tilted head,lowres,bad anatomy,bad hands,missing fingers,extra digit,fewer digits,bad feet,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,extra fingers,extra limbs,extra arms,extra legs,malformed limbs,fused fingers,too many fingers,long neck,cross-eyed,mutated hands,polar lowres,bad body,bad proportions,gross proportions,missing arms,missing legs,extra digit,extra arms,extra leg,extra foot,teethcroppe,signature,watermark,username,blurry,cropped,jpeg artifacts,text,error，embedding:EasyNegative,embedding:bad-picture-chill-75v	将正反向 Prompt 编码为文本语义，为生成模型提供清晰的风格控制信号。

BNK_CLIPTextEncodeAdvanced（自动标签反推） 标签语义补全编码单元

该节点使用 WD14Tagger 自动识别输入图的标签，再将标签文本经过语义编码，生成一份贴合源图风格的 CLIP 语义向量。它的任务是为最终生成提供“参考风格引导”，确保动漫到真人的转绘更符合原图特征。Prompt 在此节点中由自动标签提供，可进一步被用户修改，以强化风格或弱化某些元素。

节点名称	Prompt 信息	说明
BNK_CLIPTextEncodeAdvanced	Auto Tag Prompt： （来自 WD14Tagger 自动生成的标签文本，如：1girl、solo、looking_at_viewer、blue_eyes 等） Negative Prompt： （默认空）	自动把图像标签编码进语义空间，用于保证生成结果与原图结构、姿态、特征一致。

使用方法

整个工作流围绕“动漫人物 → 真人风格转绘”展开。通过双 ControlNet（线稿 + 深度）锁定结构，再结合 Prompt 文本控制画面气质、光影与面部特征，使最终图像既保留动漫主体又具备真实摄影感。用户替换输入图后，系统自动执行线稿提取、深度分析、语义反推、双向文本编码、模型推理与最终渲染，无需手动更新任何节点。
角色图提供主体与姿态基础，线稿用于确定轮廓层次，深度图提供立体结构参考。自动标签反推补充风格语义，而用户正向 Prompt 决定最终呈现的质感、光影、肤色、发质与真实度。替换任意素材后，工作流会自动重新执行完整推理流程。

注意点	说明
正向 Prompt 要明确写出风格方向	例如“realistic photo, soft light, skin detail”等会显著提升写实度
反向 Prompt 建议保持完整	能明显减少手部畸形、拉伸、塌鼻等常见错误
输入动漫图需尽量清晰	清晰图像能提升线稿与深度的准确性
控制图（线稿 / 深度）不要手动改动	系统会自动预处理，改动会影响一致性
自动标签来自 WD14Tagger	若标签偏差，可在第二个文本编码节点中自行补充或删除
输出分辨率受原图尺寸影响	建议输入图至少 1024×1024 以获得更高细节

应用场景

该工作流广泛适用于动画角色现实化、美术创作草图还原、虚拟偶像视觉开发、动漫衍生品视觉设计等多个领域。其自动化程度高，对图像结构与语义的精准控制，适合专业创作者批量处理内容、快速迭代效果。尤其在 AI 人物定制与风格融合类场景下，本工作流能高效完成“卡通 → 写实”的风格迁移。

应用场景	使用目标	典型用户	展示内容	实现效果
动漫角色现实化	将动漫人物形象转化为真人风格图像	AI美术师、概念设计师	动漫风格头像/全身图	输出高保真、写实风格图像
虚拟偶像视觉开发	构建写实风格的虚拟人形象	IP运营者、品牌视觉团队	宣传视觉稿、数字人图像	统一风格、高还原、可商用
美术草图还原	结构草图快速实现为写实图	插画师、原画师	线稿草图	还原结构比例、提升质感
动漫周边定制图	提供写实版本用于产品包装	文创设计师	手办包装、周边商品图	提升视觉冲击力与现实感
二次元风格迁移	在不同视觉风格间切换	AI实验用户、研究人员	动漫图输入、真人图输出	可调节风格保留度，提升可控性

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