Flux文生图Nunchaku加速工作流

工作流介绍

df_fluxn_t2i工作流主要是在Houdini中通过提示词出图。

✦ 核心特性：

• ✅ Flux模型驱动：采用Flux作为基础模型，兼容多种高质量LoRA风格插件，轻松实现风格迁移与角色还原。
• 🚀 Nunchaku 2.0加速引擎：全面整合Nunchaku 2.0，大幅提升ComfyUI推理速度，实现接近实时的图像生成体验。
• 🔁 Houdini实时联动：通过Python节点自动调用ComfyUI API，将生成图像即时加载回Houdini视图中，适配动画帧控制和场景搭建。
• 📂 自定义文件夹路径：支持用户自定义图像保存路径，方便分类管理和后续调用。
• 🔗 多LoRA链接支持：可同时加载多个LoRA权重，灵活调控叠加效果，满足多角色或多风格混合需求。
• 🔍 细节放大优化：专注于画面细节增强，保留更丰富的纹理与笔触感，适合高分辨率风格化画面需求。

环境需求

插件

• nunchaku：ComfyUI-nunchaku无损Flux加速插件-数字折叠
• Easyues:ComfyUI-Easy-Use自定义节点集成包插件-数字折叠
• impact pack:ComfyUI-Impact-Pack图像检测增强插件-数字折叠
• UltimateSDUpscale:ComfyUI_UltimateSDUpscale图像放大插件-数字折叠

模型

• svdq-int4模型：svdq-int4-flux.1-dev适配Nunchaku加速模型-数字折叠
• 放大模型：分辨率放大模型4x-UltraMix_Balanced-数字折叠 4x-ClearRealityV1-4x-UltraSharp细节增强模型-数字折叠
• LoRA模型：只要是支持Flux的LoRA就可以，例如blue future风格化赛博朋克FLux LoRA-数字折叠

Houdini

在Houdini Python中安装WebSocket模块-数字折叠

参数说明

• 启动AI:点击后会启动ComfyUI程序，需要先配置好ComfyUI的路径和服务地址
• 执行：点击后就会执行出图操作，执行完会将图片导入到hda里面的Copnetwork节点，需要打开Composite View面板查看
• 种子：不同种子会得到不同的图像
• 提示词：写出图的提示词，如果有LoRA需要加上LoRA的触发词，细节建议用Chatgpt或者我们的提示词插件丰富。

模型配置

• Comfy路径：你的ComfyUI安装路径
• Flux模型路径：选择你的svdq-int4模型，需要在ComfyUI根目录/models/unet里选择
• LoRA1:选择支持Flux的lora，在\models\loras里选择，就算不启用LoRA也需要填写一个LoRA路径占位。
• LoRA2:选择支持Flux的lora，在\models\loras里选择，就算不启用LoRA也需要填写一个LoRA路径占位。
• Clip1路径：选择t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors模型
• Clip2路径：选择clip_l.safetensors模型
• vae路径：选择ae.sft或者ae.safetensors
• 服务器地址：默认填写127.0.0.1:8188

图像控制

• 采样步数：生图是的采样步数，数量越高效果也精细，时间越久。
• 保存路径：设置一个最终图像的保存文件夹。
• 分辨率：图像的宽高设置。
• 图像前缀：图像的名称
• 图片数量：固定为1.数量多目前不会起作用。
• 清理原始图像：点击后会删除原始output\dffluxnt2i文件夹内的所有图片，自定义文件夹的不受影响。

LoRA

• 使用LoRA:勾选之后下面的LoRA会起到作用
• LoRA1强度：设置一个强度值控制LoRA1的作用效果。
• LoRA2强度：设置一个强度值控制LoRA2的作用效果。

高清放大

• 启用放大：如果勾选，图像在生成之后将会进行一次细节放大修复，建议先生成一次满意的图像，再勾选启用放大执行放大。
• 放大系数：在原始的分辨率上再进行多少倍的放大
• 放大模型 ：选择/models/upscale_models文件夹里的放大模型
• 放大种子：不同的种子得到不同的细节修复效果
• 分块宽度：修复分块的x值。
• 分块高度：修复分块的y值。

使用方法

1.将hda下载下来，通过Houdini菜单上的Assets-Install Asset Library进行安装，或者直接放到C:\Users\yourname\Documents\houdini20.5\otls文件夹内Houdini会自动识别。

2.配置好模型参数和ComfyUI路径就可跑图了

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