一、实验目标•学习 ComfyUI 节点式工作流的基本使用•掌握 Stable Diffusion 图像生成流程•体验 LoRA 和 ControlNet 的效果•通过简单工作流完成图像生成推理•对比不同参数对生成效果的影响二、实验平台1. 云平台信息平台名称千星云算力平台平台网址https://www.qianxingyun.com2.软件环境•ComfyUI - 节点式AI图像生成工具•Stable Diffusion / SDXL / FLUX - 图像生成模型•Python 3.10 - 编程语言•CUDA 12.1 - GPU加速框架3.实验流程1. 登录平台登录千星云算力平台https://www.qianxingyun.com获取GPU算力资源2 下载模型下载基础模型 (SD/SDXL/FLUX) 与 LoRA 模型到指定目录3. 选择工作流选择或导入工作流模板文生图/LoRA/ControlNet4. 运行推理调整参数步数、CFG、权重等运行图像生成5. 查看结果查看生成图像对比不同参数的效果差异4.推荐工作流① 文生图工作流Checkpoint → CLIP Text Encode (Prompt) → KSampler → VAE Decode → Save Image② LoRA 推理工作流Checkpoint Load LoRA → CLIP Text Encode (Prompt) → KSampler → VAE Decode → Save Image③ ControlNet 工作流Checkpoint ControlNet → CLIP Text Encode (Prompt) → KSampler → VAE Decode → Save Image5.实验内容1. 文生图实验修改 Prompt、Steps、CFG 参数观察生成效果变化2. LoRA 实验加载不同 LoRA 模型调整 strength 权重对比效果3. ControlNet 实验使用 Canny / Depth / OpenPose 控制模型观察控制效果六、实验输出1. 基础文生图实验结果正面提示词为A beautiful anime girl with pink hair, detailed background, masterpiece, 8k负面提示词为low quality, blurry, bad anatomy, bad hands, deformed修改步数和cfg参数生成的不同图片如下步数20cfg8.0步数28cfg8.0步数28cfg12.02. LoRA 风格实验结果模型强度0.3模型强度1.0模型强度3.03. ControlNet 控型实验结果OpenPoseDepthCanny七、实验总结三组画面区别一、基础文生图实验无 LoRA、无 ControlNet固定提示词变量采样步数、CFG1. 步数 15、CFG8细节偏少生成速度快2. 步数 28、CFG8纹理细腻细节完整画面均衡3. 步数 28、CFG12色彩饱和度更高严格贴合提示词画面饱和度偏高、细节最丰富。规律步数提升提升细节CFG 越高画面越贴合提示词、色彩越强。二、LoRA 风格实验无 ControlNet固定步数 28、CFG12变量LoRA 权重1. 权重 0.3原图基础画风为主LoRA 风格微弱改动很小2. 权重 1.0LoRA 画风自然融合画面质感同步变化融合效果最佳3. 权重 3.0LoRA 效果拉满原生画面特征被大幅覆盖部分细节畸变失真。规律权重越低原模型保留越多权重越高 LoRA 风格越强过高容易崩坏。三、ControlNet 控型实验无 LoRA参考卡通人物图固定步数 28、CFG12变量ControlNet 模型1. Depth深度严格锁定原图远近空间人物高矮、景物前后位置不变画面画风自由变化2. Canny线稿锁定物体外轮廓边线人物身形、景物轮廓和参考图完全一致内部色彩、画风可变3. OpenPose人体骨架只锁定人物肢体动作姿势衣服、背景、画风全部重新生成。规律Depth 控空间景深、Canny 控轮廓外形、OpenPose 控人体姿态。八、实验环境总结1. 千星云平台使用体验本次实验使用千星云算力平台网址https://www.qianxingyun.com提供的云端GPU资源。平台特点界面简洁资源配置灵活支持多种AI框架镜像快速部署。2. GPU性能表现使用 NVIDIA RTX 409024GB显存进行图像生成推理单张图像生成时间约10-15秒能够流畅处理SDXL等大模型。九、整体结论•参数步数、CFG 控制画面细节与贴合度•LoRA修改画面整体画风权重需合理设置•ControlNet约束画面空间 / 轮廓 / 人体结构实现精准控制•千星云平台提供稳定的GPU算力支持RTX 4090能够高效完成AI图像生成任务。