今天演示的案例是一個基于 ComfyUI 與 Stable Diffusion XL Turbo 的圖生圖工作流。整體流程通過加載輕量化的 Turbo 版本模型，在文本編碼與調度器的配合下，以極快的推理速度完成從提示詞到高質量圖像的生成。
配合演示圖可以直觀感受到，簡潔的節點組合即可完成從潛在空間采樣、解碼到最終保存的完整生成鏈路，適合用于快速創作和實驗性的藝術設計場景。
文章目錄
- 工作流介紹
- 核心模型
- Node節點
- 工作流程
- 應用場景
- 開發與應用
工作流介紹
該工作流的核心特點是圍繞 SDXL Turbo 模型 展開，結合 CLIP 文本編碼、調度器、采樣器與 VAE 解碼器 的協同作用完成圖像生成。模型的選擇確保了生成效率與圖像質量的平衡，節點的配置則在不同階段完成從文本條件到潛在空間采樣再到可視化結果的銜接。
核心模型
在這個工作流中，模型部分由 sd_xl_turbo_1.0_fp16.safetensors 構成，這是 StabilityAI 提供的 Turbo 版本權重，具備輕量化和高速推理的特點。它結合了快速的調度機制，能在更少的迭代步數內獲得接近標準 SDXL 的生成質量，非常適合在實驗或低算力設備上應用。
| 模型名稱 | 說明 |
|---|---|
| sd_xl_turbo_1.0_fp16.safetensors | 由 StabilityAI 發布的 Stable Diffusion XL Turbo 版本，主打高速生成與較高畫質的平衡，適用于快速原型和實驗性創作 |
Node節點
節點的組合是整個工作流的骨架。首先通過 CheckpointLoaderSimple 節點加載模型與 CLIP、VAE 組件；隨后使用 CLIPTextEncode 對正向與負向提示詞進行條件編碼；KSamplerSelect 與 SDTurboScheduler 搭建出高效的調度與采樣邏輯；EmptyLatentImage 定義圖像的初始潛在空間；SamplerCustom 在調度與采樣器作用下迭代生成潛在結果；最后通過 VAEDecode 將潛在結果解碼為可視化圖像，并通過 PreviewImage 與 SaveImage 進行預覽與保存。這些節點相互銜接，構成了從輸入到輸出的完整閉環。
| 節點名稱 | 說明 |
|---|---|
| CheckpointLoaderSimple | 加載 SDXL Turbo 模型及其附屬組件（CLIP、VAE） |
| CLIPTextEncode | 將文本提示詞轉化為正向與負向的條件向量 |
| KSamplerSelect | 提供采樣方式選擇，如 euler_ancestral |
| SDTurboScheduler | 專為 Turbo 模型設計的調度器，提高采樣效率 |
| EmptyLatentImage | 定義潛在圖像的尺寸與批次 |
| SamplerCustom | 在調度與條件約束下執行迭代采樣生成潛在表示 |
| VAEDecode | 將潛在空間解碼為實際圖像 |
| PreviewImage | 實時展示生成的圖像效果 |
| SaveImage | 保存最終生成的結果圖像 |
工作流程
該工作流的執行過程環環相扣，形成了一條從文本到圖像的完整鏈路。流程伊始通過加載 SDXL Turbo 模型 為后續運算提供底層支持，并結合 CLIP 編碼器 對提示詞進行條件化表達。隨后，調度器與采樣器接手工作，在潛在空間中根據正負提示詞生成符合要求的潛在圖像。定義圖像尺寸的節點保證輸出結果在分辨率與構圖上的一致性，生成后的潛在結果經由 VAE 解碼 轉化為可視化圖像，最后交由預覽與保存節點完成展示和存儲。通過這樣的配置，整個工作流實現了簡潔而高效的正反向信息傳遞，確保了生成的速度和質量。
| 流程序號 | 流程階段 | 工作描述 | 使用節點 |
|---|---|---|---|
| 1 | 模型加載 | 引入 SDXL Turbo 模型及其 CLIP、VAE 組件 | CheckpointLoaderSimple |
| 2 | 文本條件編碼 | 將正負提示詞轉換為可用于生成的條件向量 | CLIPTextEncode |
| 3 | 調度與采樣配置 | 設定采樣方式與調度機制，為潛在空間生成提供路徑 | KSamplerSelect、SDTurboScheduler |
| 4 | 潛在圖像初始化 | 定義生成圖像的分辨率與基礎潛在空間 | EmptyLatentImage |
| 5 | 迭代生成潛在圖像 | 在條件與調度約束下進行潛在空間采樣 | SamplerCustom |
| 6 | 圖像解碼 | 將潛在空間轉換為實際圖像 | VAEDecode |
| 7 | 結果展示與保存 | 輸出結果圖像，進行可視化預覽與文件保存 | PreviewImage、SaveImage |
應用場景
該工作流的價值在于其極高的生成效率與較高的圖像質量，使其能夠廣泛應用于需要快速出圖的創作與實驗任務。在插畫、場景設計、創意原型構建等場合，用戶可以通過簡短的提示詞快速獲得視覺參考，用于迭代設計或作為進一步修改的基礎。在教育與演示場景中，它也能展示 AI 圖像生成的核心流程，幫助學習者直觀理解文本到圖像的轉化機制。對于算力有限的環境，該工作流憑借 Turbo 模型的輕量化特性，依然能夠保證流暢運行并輸出高質量結果。
| 應用場景 | 使用目標 | 典型用戶 | 展示內容 | 實現效果 |
|---|---|---|---|---|
| 插畫與概念設計 | 快速生成創意草圖 | 插畫師、設計師 | 基于提示詞生成的多樣化圖像 | 高效獲取設計靈感與參考 |
| 原型構建與實驗 | 在早期階段快速迭代創意 | 產品經理、視覺開發者 | 初步設計原型與視覺效果 | 節省時間與成本，快速探索方向 |
| 教學與演示 | 展示 AI 圖像生成工作原理 | 教育工作者、學習者 | 文本到圖像的生成過程 | 增強直觀理解與學習興趣 |
| 低算力環境創作 | 保持生成速度與質量平衡 | 移動端開發者、愛好者 | 高效生成的視覺素材 | 在有限算力下穩定輸出圖像 |
開發與應用
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