Этот рабочий процесс превращает ваши подсказки в четкие, нативные 2048×2048 рендеры с использованием Hunyuan Image 2.1. Он сочетает диффузионный трансформер Tencent с двойными текстовыми энкодерами для улучшения семантического выравнивания и качества рендеринга текста, затем эффективно осуществляет выборку и декодирует через соответствующий высококомпрессионный VAE. Если вам нужны готовые к производству сцены, персонажи и чёткий текст в изображении на 2K, сохраняя при этом скорость и контроль, этот рабочий процесс ComfyUI Hunyuan Image 2.1 создан для вас.
Создатели, арт-директоры и технические художники могут вводить многоязычные подсказки, настраивать несколько параметров и стабильно получать четкие результаты. График поставляется с разумной негативной подсказкой, нативным 2K холстом и FP8 UNet, чтобы следить за использованием VRAM, демонстрируя, что Hunyuan Image 2.1 может предоставить из коробки.
График следует четкому пути от подсказки к пикселям: кодируйте текст с помощью двух энкодеров, готовьте нативный 2K латентный холст, образец с Hunyuan Image 2.1, декодируйте через соответствующий VAE и сохраняйте результат.
DualCLIPLoader (#33) загружает Qwen2.5‑VL‑7B и ByT5 Small, настроенные для Hunyuan Image 2.1. Эта двойная настройка позволяет модели анализировать семантику сцены, оставаясь устойчивой к глифам и многоязычному тексту.CLIPTextEncode (#6). Вы можете писать на английском или китайском, смешивать подсказки камеры и освещения и включать инструкции по тексту в изображении.CLIPTextEncode (#7) подавляет общие артефакты. Вы можете адаптировать её к вашему стилю или оставить как есть для сбалансированных результатов.EmptyHunyuanImageLatent (#29) инициализирует холст на 2048×2048 с одной партией. Hunyuan Image 2.1 предназначен для 2K генерации, поэтому нативные 2K размеры рекомендуются для лучшего качества.UNETLoader (#37) загружает FP8 контрольную точку для уменьшения VRAM, сохраняя при этом достоверность, затем подает KSampler (#3) для удаления шума.VAELoader (#34) привносит VAE Hunyuan Image 2.1, а VAEDecode (#8) реконструирует финальное изображение из выборки латента с использованием 32× схемы сжатия модели.SaveImage (#9) записывает результат в выбранный вами каталог. Установите четкий префикс имени файла, если планируете итерацию по seed или подсказкам.DualCLIPLoader (#33)Этот узел загружает пару текстовых энкодеров, которые ожидает Hunyuan Image 2.1. Держите тип модели установленным для Hunyuan и выберите Qwen2.5‑VL‑7B и ByT5 Small, чтобы сочетать сильное понимание сцены с обработкой текста, учитывающей глифы. Если вы итеративно работаете над стилем, настраивайте положительную подсказку в тандеме с руководством, а не меняя энкодеры.
CLIPTextEncode (#6 и #7)Эти узлы превращают ваши положительные и негативные подсказки в условия. Сохраняйте положительную подсказку краткой сверху, затем добавляйте подсказки по линзам, освещению и стилю. Используйте негативную подсказку для подавления артефактов, таких как лишние конечности или шумный текст; обрежьте её, если она кажется слишком ограничивающей для вашей концепции.
EmptyHunyuanImageLatent (#29)Определяет рабочее разрешение и партию. По умолчанию 2048×2048 соответствует нативной 2K возможности Hunyuan Image 2.1. Для других соотношений сторон выбирайте ширину и высоту, дружественные к модели, и рассмотрите возможность небольшого увеличения шагов, если вы уходите далеко от квадрата.
KSampler (#3)Управляет процессом удаления шума с Hunyuan Image 2.1. Увеличивайте шаги, когда вам нужны более тонкие микродетали, уменьшайте для быстрых черновиков. Увеличьте руководство для более сильного соответствия подсказке, но следите за перенасыщением или жесткостью; уменьшите для более естественного разнообразия. Переключайте seed для исследования композиций без изменения вашей подсказки.
UNETLoader (#37)Загружает Hunyuan Image 2.1 UNet. Включенная FP8 контрольная точка сохраняет использование памяти умеренным для 2K вывода. Если у вас достаточно VRAM и вы хотите максимальную гибкость для агрессивных настроек, рассмотрите вариант с более высокой точностью той же модели из официальных выпусков.
VAELoader (#34) и VAEDecode (#8)Эти узлы должны соответствовать выпуску Hunyuan Image 2.1 для правильного декодирования. Высококомпрессионный VAE модели является ключом к быстрой 2K генерации; правильная пара VAE избегает сдвигов цвета и блочных текстур. Если вы меняете базовую модель, всегда обновляйте VAE соответственно.
Этот рабочий процесс реализует и основывается на следующих работах и ресурсах. Мы искренне благодарим @Ai Verse и Hunyuan за их вклад и поддержку в Hunyuan Image 2.1 Demo. Для авторитетной информации, пожалуйста, обращайтесь к оригинальной документации и репозиториям, связанным ниже.
Примечание: Использование упомянутых моделей, наборов данных и кода подчиняется соответствующим лицензиям и условиям, предоставленным их авторами и поддерживающими.
RunComfy - ведущая ComfyUI платформа, предлагающая ComfyUI онлайн среду и услуги, а также рабочие процессы ComfyUI с потрясающей визуализацией. RunComfy также предоставляет AI Playground, позволяя художникам использовать новейшие инструменты AI для создания невероятного искусства.
