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针对Animagine XL V3.1 Lora训练活动而推出的一个简易的Lora批量测试工作流，请在load Lora节点处替换待测试Lora，并调整提示词（绿色节点为正向提示词，红色节点为负向提示词）、出图大小及数量（可在Empty Latent Image节点调整）等相关参数，有相关问题可在评论区提出

使用ComfyUI复现WebUI生图质量。由于ComfyUI的底层原理与WebUI的不同，因此在ComfyUI直接套用WebUI的提示词生成的图片可能质量不太好，但可以通过修改三个参数使其复现WebUI生图质量。以效率节点为例子：1、weight_interpretation（权重插值方式）：comfy改为A11112、rng_source（噪声随机生成来源）：cpu改为gpu3、token_normalization（token规格化）：none改为mean

本工作流是SVD的基础模板，主要面向新手朋友。SVD是Stable Diffusion官方发布的生成式视频模型Stable Video Diffusion。只需上传一张图片，调整参数，即可生成一段几秒钟的视频。在本工作流中，上传任意尺寸图片，可生成3秒钟的长边为768像素的MP4视频，消耗约40点算力。参数讲解：基础参数（一般不用改）：Width: 生成视频的宽度；Height: 生成视频的高度；尺寸最好与上传的图片一致，建议在1500以内，为了节省算力，本工作流通过缩放图片，控制在768以内。Video frames: 生成的运动总帧数，建议最大选择25帧FPS: 视频每秒刷新多少张图像，6或者8运动参数（重点修改调试）：CFG: 越接近1，初始图像对画面的控制能力也就越小，建议3左右Motion bucketid: 数值越大运动幅度越大，建议100以内，不超过200Augmentation level: 添加到图像的噪声量，数值越大变化越大，建议0.1以内，不超过0.5CFG、Motion bucketid、Augmentation level要根据实际情况动态调整。

A different approach in the space of upscaling, Rather than upscaling the final image, Latent upscaling in the middle of the process can increase the details in an image significantly. I have implemented this idea in the comfy UI workflow and made an 8K image. This workflow is very good for beginners because i have added few useful notes in it. So feel free to use it and post your work and feedback.

海艺的XL出图点模糊，出图后用sd图生图可以清晰一点。各种风格转换。不同模型作用不同。自己更换发挥。可以在sd1.5换上自己喜欢的人物lora。两个条件控制足够了，可以更换。封面是二次元旗袍转真人。

内附详细说明的纸艺风格艺术字工作流，上传白底黑字的图片，即可生成高质量的艺术字。工作流每个环节都有说明，同时设置超分模块，默认为普通出图，可根据需要连接即可切换。

>Select your checkpoint (If you want you can also use lora model for different styles),>Load your image, >Adjust your controlnet strength if needed and boom click generate> チェックポイントを選択してください (必要に応じて、別のスタイルに lora モデルを使用することもできます)> 画像をロードします> 必要に応じてコントロールネットの強度を調整し、「生成」をクリックします。

镜头类型：头像、肩部以上肖像、半身像、全身像、脸部肖像 性别：女性、男性 国籍_1：193个国家可选 国籍_2：193个国家可选 体型:瘦、正常、超重等4种 姿势：回眸、S曲线、高级时尚等18种 眼睛颜色：琥珀色、蓝色等8种 面部表情：开心、伤心、生气、惊讶、害怕等24种 脸型：椭圆形、圆形、梨形等12种 发型：法式波波头、卷发波波头、不对称剪裁等20种 头发颜色：金色、栗色、灰白混合色等9种 胡子：山羊胡、扎帕胡等20种 灯光类型：柔和环境光、日落余晖、摄影棚灯光等32种 灯光方向：上方、左侧、右下方等10种 起始提示词：写在开头的提示词 补充提示词：写在中间用于补充信息的提示词 结束提示词：写在末尾的提示词 提高照片真实感：可强化真实感 负面提示词：新增负面提示词输出

面向新手，提供了五种常见的ControlNet预处理方法，帮助理解学习ControlNet的运作原理。改变最后的图片保存节点的所连节点，可获取不同的ControlNet预处理图以作二次处理。

天使与恶魔，光明与黑暗只在你一念之间。基于Animagine XL V3.1训练的lora《女武神》喜欢的可以直接访问模型页面：https://www.seaart.me/zhCN/models/detail/ce450fc103bb4a6fa575626785f4ac5e

First image denoise value 0.45Second image denoise value 0.7Third image denoise value 1.0You can create a new image according to the denoise value.

Includes presentation effects and can be overlaid with other LoRA.内含演示效果,可叠加其他风格.

该工作流可以生成像素风格的游戏场景通用提示词：像素艺术，风景，森林【可以尝试更多不同提示词元素生成更多不同的场景内容】采样器参数推荐steps 28sampler_name dpmpp_sdescheduler sgm_uniformsteps 35sampler_name dpmpp_sdescheduler sgm_uniformsteps 28sampler_name dpmpp_sdescheduler normal【可自行更换其他采样器与各个参数体验更多内容】