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小王子ComfyUI商业应用AI系统|最新完结|1.35T

解决视频二创与图文生成的落地难题这门课聚焦 ComfyUI 在商业内容生产中的具体应用，核心解决两个高频场景：一是基于 CogVideo 的视频转绘，将静态素材或参考视频快速转化为风格统一的短视频；二是利用 FLUX 生态进行高保真的图像生成、局部重绘及 ControlNet 控制。不同于泛泛而谈

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解决视频二创与图文生成的落地难题

这门课聚焦 ComfyUI 在商业内容生产中的具体应用，核心解决两个高频场景：一是基于 CogVideo 的视频转绘，将静态素材或参考视频快速转化为风格统一的短视频；二是利用 FLUX 生态进行高保真的图像生成、局部重绘及 ControlNet 控制。不同于泛泛而谈的 AI 概念普及，该课程直接面向自媒体视频创作、视觉营销物料产出等实操需求。通过引入 T5 大语言模型与专用 Lora 权重，课程展示如何精准控制画面语义与视觉风格，让生成结果从“随机抽卡”转向“可控交付”，适合需要批量产出视觉内容的从业者。

零基础友好，侧重工作流搭建而非代码

该课程适合具备基本电脑操作能力、对图像生成有过初步了解的用户，无需深厚的编程背景。只要熟悉 ComfyUI 节点化界面逻辑，能理解“加载模型—设置参数—连接节点—运行生成”的基本链路即可。课程不依赖复杂的 Python 代码编写，而是通过现成的 JSON 工作流文件导入与微调，降低技术门槛。如果你正在从即梦、Midjourney 等在线工具向本地化、可控性更强的 ComfyUI 迁移，或者想建立稳定的视觉生产流水线，这门课提供了清晰的进阶路径。重点在于理解节点之间的数据流向，而非死记硬背参数，适合希望将 AI 工具转化为生产力工具的转行者或运营人员。

先搭环境，再练转绘，最后精修图文

建议按“环境部署—视频转绘—图像精修”的顺序学习。首先，务必花时间完成 ComfyUI 及其依赖模型的安装，特别是 CogVideo 的 Lora 与 FLUX 的 ControlNet 模型，确保本地显存与磁盘空间充足，这是后续所有练习的前提。其次，重点攻克视频转绘模块，利用提供的教学示例，练习如何选取关键帧、设置运动幅度与风格强度，解决视频生成中常见的画面扭曲与逻辑断裂问题。最后，深入 FLUX 生态，对比不同模型（如 Schnell 与 Dev 版本）在速度、质量与提示词遵循度上的差异，掌握使用 Canny、Depth 等 ControlNet 模型进行结构控制与局部重绘的技巧。学完并熟练运用后，你能独立搭建一套从“参考素材”到“成片/成品图”的标准化工作流，不依赖外部在线平台，自主完成风格化视频二创与高质量营销图文的生产。

资料配合练习：动手跑通每个节点

课程附带的工作流 JSON 文件与模型权重是核心练习素材。不要仅停留在观看阶段，务必将 JSON 文件导入本地 ComfyUI，逐一检查节点连接，尝试修改提示词与参数，观察生成结果的变化。对于视频模块，使用提供的示例素材进行转绘测试，记录不同参数组合对运动连贯性的影响；对于图像模块，重点练习 FLUX 的图生图与局部重绘功能，结合 ControlNet 实现“图不改形、风可换肤”的精准控制。遇到问题时，不要直接看答案，先排查模型是否加载正确、节点是否有报错提示。通过反复调试与对比，将被动观看转化为主动调试，才能真正掌握这套商业应用系统。避免盲目囤积模型，根据实际显存条件选择适合的量化版本，确保工作流稳定运行。

课程目录

视频素材3 集

3.mp4 [32.8 MB]
1.mp4 [18.4 MB]
2.mp4 [9.9 MB]

Cogvideo Loras 放入根目录-models-cogvideo-loras文件夹内（没有就自己创建）1 条

CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP-MPS.safetensors [960.9 MB]

clip模型放入根目录-models-clip-t5文件夹内（没有就自己创建）3 条

google_t5-v1_1-xxl_encoderonly-fp8_e4m3fn.safetensors [4.6 GB]
关键词.txt [545.0 B]
Cogvideo视频转绘教学工作流.json [32.9 KB]

FLUX工作流8 条

Xlabs FLUX Canny Depth HED Controlnet.json [33.1 KB]
FLUX Lora权重效果对比工作流.json [33.1 KB]
FLUX 多模型对比工作流.json [41.4 KB]
FLUX InstantX Union Controlnet 工作流.json [12.5 KB]
FLUX GGUF模型 Lora对比工作流.json [26.7 KB]
FLUX image2image 图生图工作流.json [11.0 KB]
FLUX NF4模型高清放大.json [13.1 KB]
FLUX Inpaint局部重绘.json [15.2 KB]

FLUX对比图11 条

FLUX Controlnet模型放入根目录-models-xlabs-controlnet3 条

flux-depth-controlnet-v3.safetensors [1.4 GB]
flux-canny-controlnet-v3.safetensors [1.4 GB]
flux-hed-controlnet-v3.safetensors [1.4 GB]

VAE放入-根目录-models-vae1 条

ae.sft [319.8 MB]

CLIP放入-根目录-models-clip4 条

t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors [4.6 GB]
clip_l.safetensors [234.7 MB]
clip_g.safetensors [1.3 GB]
t5xxl_fp16.safetensors [9.1 GB]

FLUX模型放入-根目录-models-unet10 条

4xultrasharp放入-根目录-models-upscale_models1 条

4x-UltraSharp.pth [63.9 MB]

NF4放入根目录-models-checkpoitns1 条

flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors [11.2 GB]

FLUX Lora模型放入根目录-models-xlabs-lora9 条

mjv6_lora.safetensors [42.8 MB]
art_lora.safetensors [342.0 MB]
realism_lora.safetensors [21.4 MB]
scenery_lora.safetensors [42.8 MB]
disney_lora.safetensors [42.8 MB]
anime_lora.safetensors [42.8 MB]
furry_lora.safetensors [85.5 MB]
FLUX精选关键词【整理不易‖记得关注：CunWorkNotes】.txt [3.4 KB]
FLUX用到的网站.txt [998.0 B]

放入根目录-扩展-comfyui - controlnet_aux - ckpts - hr16 - ControlNet-HandRefiner-pruned2 条

hrnetv2_w64_imagenet_pretrained.pth [489.3 MB]
graphormer_hand_state_dict.bin [816.0 MB]

放入根目录-models-controlnet1 条

control_sd15_inpaint_depth_hand_fp16.safetensors [689.1 MB]

课上测试图4 条

ComfyUI_temp_gnlqa_00001_.png [15.6 MB]
手部测试图上手.png [533.1 KB]
cpmh-168171f30w.jpg [4.9 MB]
手部测试图.png [559.4 KB]

手部修复工作流3 条

文生图-手部修复-高清放大-PS+ComfyUI修复手部.json [35.9 KB]
手部模型PNG.zip [728.3 MB]
realisian_v60.safetensors [2.1 GB]

BiRefNet-Hugo 解压放入根目录-custom nodes内1 条

ComfyUI-BiRefNet-Hugo.zip [14.8 MB]

layer_model放入-根目录-modesl-layer_model5 条

layer_xl_transparent_conv.safetensors [3.4 GB]
vae_transparent_decoder.safetensors [198.6 MB]
layer_sd15_vae_transparent_decoder.safetensors [198.6 MB]
layer_xl_transparent_attn.safetensors [708.9 MB]
layer_sd15_transparent_attn.safetensors [334.0 MB]

BiRefNet放入-根目录-models-BiRefNet6 条

swin_base_patch4_window12_384_22kto1k.pth [348.4 MB]
BiRefNet-ep480.pth [809.6 MB]
BiRefNet-DIS_ep580.pth [809.6 MB]
pvt_v2_b2.pth [96.8 MB]
pvt_v2_b5.pth [312.8 MB]
swin_large_patch4_window12_384_22kto1k.pth [763.6 MB]

本期视频用到的图片4 条

inspyrenet测试图.png [2.2 MB]
Birefnet Hugo测试.webp [108.5 KB]
Segmentation 测试.png [2.0 MB]
Birefnet Zho 测试.png [2.0 MB]

segm5 条

person_yolov8m-seg.pt [52.3 MB]
hair_yolov8n-seg_60.pt [6.5 MB]
skin_yolov8n-seg_800.pt [6.5 MB]
deepfashion2_yolov8s-seg.pt [22.7 MB]
face_yolov8n-seg2_60.pt [6.5 MB]

bbox2 条

hand_yolov8s.pt [21.4 MB]
face_yolov8m.pt [49.6 MB]

sams放入-根目录-models-sams3 条

sam_vit_h_4b8939.pth [2.4 GB]
sam_hq_vit_h.pth [2.4 GB]
sam_vit_b_01ec64.pth [328.5 MB]

sam2放入-根目录-models-sam24 条

sam2_hiera_large.safetensors [856.2 MB]
sam2_hiera_small.safetensors [175.7 MB]
sam2_hiera_tiny.safetensors [148.6 MB]
sam2_hiera_base_plus.safetensors [308.4 MB]

GroundingDino放入-根目录-mdoels-grounding-dino【grounding-dino是一个文件夹的名称不是两个】6 条

groundingdino_swinb_cogcoor.pth [894.6 MB]
GroundingDINO_SwinT_OGC.cfg.py [1006.0 B]
GroundingDINO_SwinB.cfg.py [1007.0 B]
groundingdino_swint_ogc.pth [661.8 MB]
抠图课程用到的网站.txt [570.0 B]
抠图工作流.json [19.4 KB]

7. 高效工作流与全局管控使用技巧1 条

Workspace & Manager Github网址.txt [145.0 B]

深度模型测试图8 条

9. 在ComfyUI中实现中文提示词输入2 条

SD ComfyUI关键词大全.xlsx [216.9 MB]
AlekPet Github网址.txt [79.0 B]

8. 提示词书写方式与技巧1 条

Stable Diffusion 提示詞與模型.xlsx [216.9 MB]

6. 文生图基础工作流搭建和参数讲解2 条

cfg x ckpt.png [14.8 MB]
steps x ckpt.png [16.3 MB]

50. AI产品海报设计解决方案产品自由更换任意背景3 条

参考图.png [997.6 KB]
IClight 产品换背景教学工作流.json [20.5 KB]
AJ.png [836.5 KB]

46. AI自媒体视频创作单帧参考视频动作3 集

参考图片.jpg [162.6 KB]
Mimicmotion教学工作流.json [17.8 KB]
参考视频.mp4 [16.1 MB]

Openpose测试图7 条

线稿lora模型放入根目录-models-loras文件夹内3 条

LineDrawing l 黑白线稿-SD1.5_v1.0.safetensors [144.2 MB]
图片转线稿教学工作流.json [16.6 KB]
参考图.png [1.9 MB]

按需下载到根目录-models-unet文件夹内4 条

flux1-fill-fp8_v10(1).safetensors [11.1 GB]
flux1-fill-fp8_v10.safetensors [11.1 GB]
flux1-fill-dev-Q8_0.gguf [11.9 GB]
flux1-fill-dev.safetensors [22.2 GB]

Redux模型放入根目录-models-style_models文件夹1 条

flux1-redux-dev.safetensors [123.1 MB]

Clip vision放入根目录-models-clipvision文件夹内1 条

sigclip_vision_patch14_384.safetensors [816.8 MB]

课程演示图6 条

Lora放入根目录-models-loras文件夹内2 条

flux1-depth-dev-lora.safetensors [1.2 GB]
flux1-canny-dev-lora.safetensors [1.2 GB]

Controlnet放入根目录-models-unet文件夹内3 条

flux1-canny-dev.safetensors [22.2 GB]
flux1-depth-dev.safetensors [22.2 GB]
Fluxtools课程工作流.json [87.4 KB]
… 其余 2396 项略，目录共 2596 项

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解决视频二创与图文生成的落地难题

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