今天我們來學習一個稍微高階一點的用法。
之前有盒u生成了一個自己設計的角色，但是想用這個角色來生成漫畫或劇情該怎麼做呢？
那我們今天就要引入一個新的模型：Flux2 klein
klein使用起來更方便，顯存需求也不算特別大，在編輯圖片方面效果非常好。支持英文自然語言提示詞（中文有時候也能有用，但是大部分時候理解都有偏差）。這個模型還支持生成真人圖片。之前想要玩真人圖的盒u，可以試試這個。
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這是一個集生圖、改圖爲一體的模型，前代Flux在生成真人圖片效果就非常不錯，這次也是更進一步提升了圖片質量。不過依舊是以真人照片級爲主，二次元的圖稍稍薄弱一些。不過我們只要輸入人設參照圖，就還是能勝任的。
好，進入正題。首先是下載主模型：
www.modelscope.cn/models/unsloth/FLUX.2-klein-9B-GGUF/files
依舊是熟悉的魔搭模型網站。
這裏我們根據自己的顯存大小，12G以上下載Q8，12G以下下載Q4KM。如果是4G顯存，也可以嘗試使用Q4KM，並加上之前講過的顯存排隊節點。
下載後放入**\ComfyUI\models\unet
（注意是放在unet，一定不要弄錯）
然後是clip模型
hf-mirror.com/titomatus0203/qwen_3_8b_fp8mixed/tree/main
放入**\ComfyUI\models\clip
最後是vae模型
hf-mirror.com/GuangyuanSD/FLUX.2-klein-9B-Blitz-ComfyUI/tree/main/vae
這個 diffusion_pytorch_model.safetensors 文件下載下來最好改個名字，比如改成 flux2_vae.safetensors 或者 klein_vae.safetensors ，方便使用的時候好認一些。
放入**\ComfyUI\models\vae
放置好後，啓動comfyui，開始佈置工作流
由於我們今天使用的klein主模型是gguf格式，所以也要是有gguf的加載器來載入。
雙擊網格，搜索 gguf ，找到 Unet Loader (GGUF) 並放置
在放好unet clip vae三件套後，按照慣例佈置 clip文本編碼器、空latent、k採樣器、vae解碼、保存圖像
（注意CLIP的模式要選擇 flux2）
（如果是想直接生成真人圖片，到這一步已經可以開始生成了）
這樣看起來似乎和之前的生圖流程沒什麼區別，但接下來就是重點了。
按照圖中這樣，放置並連接 加載圖像、圖像縮放到最大尺寸、VAE編碼。
將 VAE加載器 連接到 VAE編碼。
然後在clip文本編碼器的後面放置兩個 參考Lantent ，並將剛纔的VAE編碼連接過來，橙色線條前後連接採樣器和文本編碼器
到這一步，我們引入參考圖進行“圖生圖”的流程就算佈置好了。
我們在提示詞中輸入自然語言，比如使用翻譯工具寫入“圖中的角色坐在咖啡廳裏喝咖啡”
The character in the image is sitting in a cafe drinking coffee.
這樣就出來我們要求的圖了。
之後想做更細節的分鏡，可以用這種思路去寫提示詞
[角色]+[特徵描述]+[場景]+[細節要求]+[風格]
比如 圖中的角色穿着比基尼泳裝在商場裏跳舞，夜晚，有很多燈光，遠景，看到角色全身，anime screencap（動漫風格）
當然我們輸入的角色圖片，最好是在一開始的生成階段就做好處理。比如純白色背景、有全身像三視圖和麪部特寫等。這種設定圖用gpt去生成會更加方便。
在我們用角色圖去生成一些鏡頭的時候，還會遇到人物是2D的，但場景是3D的，甚至會有真人風格的路人出現。就像這樣：
有時即便使用了“動漫風格”的提示詞去描述，依然會出現這種真人背景，那就只能用之前的anima或者光輝去生成一個背景圖，然後輸入klein作爲參考。
那麼怎麼同時輸入角色圖和場景圖兩張參考圖呢？
很簡單，我們再把剛纔增加的那幾個節點複製一遍
參考latent也要這樣接過來。
這樣佈置之後，提示詞寫爲“圖1中的角色坐在圖2中的咖啡廳裏喝咖啡”
The character in image 1 is sitting in a cafe of image 2 drinking coffee.
這樣就基本完美了。
這個流程也能修改任何一張圖裏的內容（比如去除所有衣服）
兩張圖的流程也能替換任何圖中的內容，比如手上拿着什麼、畫面裏有什麼之類的。
或者截一張生化危機的截圖，然後把角色改成原神裏的角色也完全可以做到。
或者將圖中的角色替換成指定的衣服等等。
注意，僅使用一張參考圖時務必使用前面一個載入圖的流程。第二張圖爲空時流程可能會報錯。
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下一期我們將介紹qwen image。
今天的教程就到這裏。
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