今天我们来学习一个稍微高阶一点的用法。
之前有盒u生成了一个自己设计的角色，但是想用这个角色来生成漫画或剧情该怎么做呢？
那我们今天就要引入一个新的模型：Flux2 klein
klein使用起来更方便，显存需求也不算特别大，在编辑图片方面效果非常好。支持英文自然语言提示词（中文有时候也能有用，但是大部分时候理解都有偏差）。这个模型还支持生成真人图片。之前想要玩真人图的盒u，可以试试这个。
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这是一个集生图、改图为一体的模型，前代Flux在生成真人图片效果就非常不错，这次也是更进一步提升了图片质量。不过依旧是以真人照片级为主，二次元的图稍稍薄弱一些。不过我们只要输入人设参照图，就还是能胜任的。
好，进入正题。首先是下载主模型：
www.modelscope.cn/models/unsloth/FLUX.2-klein-9B-GGUF/files
依旧是熟悉的魔搭模型网站。
这里我们根据自己的显存大小，12G以上下载Q8，12G以下下载Q4KM。如果是4G显存，也可以尝试使用Q4KM，并加上之前讲过的显存排队节点。
下载后放入**\ComfyUI\models\unet
（注意是放在unet，一定不要弄错）
然后是clip模型
hf-mirror.com/titomatus0203/qwen_3_8b_fp8mixed/tree/main
放入**\ComfyUI\models\clip
最后是vae模型
hf-mirror.com/GuangyuanSD/FLUX.2-klein-9B-Blitz-ComfyUI/tree/main/vae
这个 diffusion_pytorch_model.safetensors 文件下载下来最好改个名字，比如改成 flux2_vae.safetensors 或者 klein_vae.safetensors ，方便使用的时候好认一些。
放入**\ComfyUI\models\vae
放置好后，启动comfyui，开始布置工作流
由于我们今天使用的klein主模型是gguf格式，所以也要是有gguf的加载器来载入。
双击网格，搜索 gguf ，找到 Unet Loader (GGUF) 并放置
在放好unet clip vae三件套后，按照惯例布置 clip文本编码器、空latent、k采样器、vae解码、保存图像
（注意CLIP的模式要选择 flux2）
（如果是想直接生成真人图片，到这一步已经可以开始生成了）
这样看起来似乎和之前的生图流程没什么区别，但接下来就是重点了。
按照图中这样，放置并连接 加载图像、图像缩放到最大尺寸、VAE编码。
将 VAE加载器 连接到 VAE编码。
然后在clip文本编码器的后面放置两个 参考Lantent ，并将刚才的VAE编码连接过来，橙色线条前后连接采样器和文本编码器
到这一步，我们引入参考图进行“图生图”的流程就算布置好了。
我们在提示词中输入自然语言，比如使用翻译工具写入“图中的角色坐在咖啡厅里喝咖啡”
The character in the image is sitting in a cafe drinking coffee.
这样就出来我们要求的图了。
之后想做更细节的分镜，可以用这种思路去写提示词
[角色]+[特征描述]+[场景]+[细节要求]+[风格]
比如 图中的角色穿着比基尼泳装在商场里跳舞，夜晚，有很多灯光，远景，看到角色全身，anime screencap（动漫风格）
当然我们输入的角色图片，最好是在一开始的生成阶段就做好处理。比如纯白色背景、有全身像三视图和面部特写等。这种设定图用gpt去生成会更加方便。
在我们用角色图去生成一些镜头的时候，还会遇到人物是2D的，但场景是3D的，甚至会有真人风格的路人出现。就像这样：
有时即便使用了“动漫风格”的提示词去描述，依然会出现这种真人背景，那就只能用之前的anima或者光辉去生成一个背景图，然后输入klein作为参考。
那么怎么同时输入角色图和场景图两张参考图呢？
很简单，我们再把刚才增加的那几个节点复制一遍
参考latent也要这样接过来。
这样布置之后，提示词写为“图1中的角色坐在图2中的咖啡厅里喝咖啡”
The character in image 1 is sitting in a cafe of image 2 drinking coffee.
这样就基本完美了。
这个流程也能修改任何一张图里的内容（比如去除所有衣服）
两张图的流程也能替换任何图中的内容，比如手上拿着什么、画面里有什么之类的。
或者截一张生化危机的截图，然后把角色改成原神里的角色也完全可以做到。
或者将图中的角色替换成指定的衣服等等。
注意，仅使用一张参考图时务必使用前面一个载入图的流程。第二张图为空时流程可能会报错。
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下一期我们将介绍qwen image。
今天的教程就到这里。
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