今天給大家演示一個結合 ControlNet 深度信息的 ComfyUI 建筑可視化工作流。整個流程通過引入建筑專用的權重模型和深度控制網絡，使得生成的建筑圖像不僅具備高質量和超寫實的細節，還能精確遵循輸入圖片的結構特征。在這個案例中，模型加載、文本條件、深度控制以及最終圖像生成保存環環相扣，構建出一個完整的高效工作流，能夠幫助用戶實現從文本到圖像的精準建筑表現。
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
在該工作流中，核心的建筑混合模型與深度 ControlNet 共同發揮作用。CheckpointLoaderSimple 節點負責加載 architecturerealmix_v11.safetensors，這一模型針對建筑風格進行了專門優化，結合 CLIP 編碼后的文本提示與負面提示輸入，確保圖像生成方向符合預期。ControlNetLoader 與 ControlNetApplyAdvanced 節點則為整個流程引入深度約束，使生成的畫面精準保持輸入圖像的空間結構。通過 EmptyLatentImage 初始化潛空間，再由 KSampler 進行迭代采樣，最終由 VAEDecode 解碼成高質量圖像并保存輸出。整體來看，這一工作流充分體現了 ComfyUI 在靈活調度模型與節點方面的優勢。
核心模型
在核心模型部分，本工作流采用了 architecturerealmix_v11.safetensors 作為主力模型，該模型適用于建筑類生成任務，能夠在細節表現與寫實風格之間保持平衡。同時結合 control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors 深度控制模型，使生成結果能夠遵循輸入圖像的深度結構特征，確保最終建筑影像不僅美觀而且真實可靠。
| 模型名稱 | 說明 |
|---|---|
| architecturerealmix_v11.safetensors | 針對建筑風格優化的核心生成模型，保證細節與寫實感 |
| control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors | 基于深度信息的 ControlNet 模型，用于約束生成圖像的空間結構 |
Node節點
在節點層面，本工作流通過 CheckpointLoaderSimple 加載核心模型及 VAE 與 CLIP，利用 CLIPTextEncode 編碼正向與負向提示詞，再由 ControlNetLoader 和 ControlNetApplyAdvanced 將深度圖像與條件信息融合，形成受控的生成語境。隨后通過 EmptyLatentImage 初始化潛空間，KSampler 對潛變量進行迭代采樣，最后由 VAEDecode 將潛空間結果轉化為可見圖像，并通過 SaveImage 節點完成落地。整個節點鏈路緊密配合，實現了從條件設定到結果輸出的全流程覆蓋。
| 節點名稱 | 說明 |
|---|---|
| CheckpointLoaderSimple | 加載核心模型、CLIP 和 VAE |
| CLIPTextEncode | 編碼正向與負向提示詞 |
| ControlNetLoader | 加載深度 ControlNet 模型 |
| ControlNetApplyAdvanced | 應用 ControlNet 深度約束條件 |
| EmptyLatentImage | 初始化潛空間圖像 |
| KSampler | 基于條件和潛變量進行采樣生成 |
| VAEDecode | 將潛空間結果解碼為圖像 |
| SaveImage | 輸出并保存最終生成圖像 |
工作流程
該工作流的執行流程從模型與輸入條件的準備開始，到最終的高質量圖像生成結束，環環相扣，形成完整的生成閉環。首先通過 CheckpointLoaderSimple 加載建筑優化的主模型及 CLIP 和 VAE 模塊，隨后 CLIPTextEncode 節點將用戶輸入的提示語和負面提示語轉化為條件向量。接著，ControlNetLoader 載入深度約束模型，并在 ControlNetApplyAdvanced 節點中結合正負向提示與深度圖像信息，將結構約束疊加到生成過程之中。EmptyLatentImage 節點生成初始潛空間，提供圖像生成的基礎框架。KSampler 則在這一潛空間上依據條件反復采樣，使得圖像逐步趨近目標效果。最終的潛變量由 VAEDecode 解碼為可見圖像，并通過 SaveImage 節點導出結果，完成整條生成鏈路。整個流程實現了從輸入到輸出的精準控制，兼顧畫面質量與結構一致性。
| 流程序號 | 流程階段 | 工作描述 | 使用節點 |
|---|---|---|---|
| 1 | 模型加載 | 加載建筑專用核心模型及 CLIP、VAE 模塊 | CheckpointLoaderSimple |
| 2 | 文本條件設定 | 對提示詞與負面提示進行編碼生成條件向量 | CLIPTextEncode |
| 3 | 控制約束 | 加載并應用深度 ControlNet，將輸入圖像的結構信息引入生成流程 | ControlNetLoader / ControlNetApplyAdvanced |
| 4 | 潛空間初始化 | 創建潛空間作為圖像生成的基礎 | EmptyLatentImage |
| 5 | 迭代采樣 | 在潛空間中依據條件進行反復采樣優化圖像 | KSampler |
| 6 | 圖像解碼 | 將潛變量解碼為清晰可見的圖像結果 | VAEDecode |
| 7 | 結果輸出 | 輸出并保存最終成品圖像 | SaveImage |
應用場景
該工作流的應用場景主要聚焦在建筑表現和可視化生成領域。它能夠幫助設計師、建筑師或可視化藝術家通過文本提示與深度信息結合，快速生成高質量的建筑圖像。用戶不僅可以通過正向提示指定風格、光影和細節，還能借助深度圖像確保生成結果嚴格遵循原始結構，使作品既具備藝術表現力又保持真實的空間邏輯。其輸出可用于建筑設計初期的概念圖、房地產項目的展示效果圖，或是游戲、影視中的場景構建。整體來看，這一工作流既適用于專業創作者的高標準需求，也能夠滿足普通用戶在建筑可視化方面的快速生成需求。
| 應用場景 | 使用目標 | 典型用戶 | 展示內容 | 實現效果 |
|---|---|---|---|---|
| 建筑設計可視化 | 快速生成建筑概念圖 | 建筑師、設計師 | 建筑立面、空間效果 | 精準結構控制下的高質量建筑圖像 |
| 房地產展示 | 輸出效果圖用于項目推廣 | 房地產開發商、營銷團隊 | 小區建筑、商業綜合體效果圖 | 真實感強、符合結構的宣傳圖 |
| 數字內容創作 | 用于游戲、影視場景構建 | 游戲美術、影視制作團隊 | 虛擬城市、場景背景 | 寫實且可控的建筑環境生成 |
開發與應用
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