InstantID 文生图工作流

一、文生图 vs 图生图（InstantID）

本章 无 VAE Encode，参考图 只提供脸（及默认 kps），不进入 latent 底图。

二、核心节点清单

三、搭建步骤

步骤 1：基模与 Prompt

1. Load Checkpoint 选 SDXL（如 AlbedoBaseXL）；

2. 两个 CLIP Text Encode：

正向：1person, same person, outdoor park, casual clothes, sunny,
       masterpiece, best quality, highly detailed
负向：different person, wrong face, deformed face, bad anatomy,
       blurry, low quality, watermark

负向含 different person, wrong face 有助于抑制换脸。

步骤 2：InstantID 三支路

1. InstantIDModelLoader → ip-adapter.bin

2. InstantIDFaceAnalysis → provider CPU/CUDA

3. ControlNetLoader → instantid/diffusion_pytorch_model.safetensors

步骤 3：参考脸

1. Load Image → 清晰 正脸 参考；

2. IMAGE → ApplyInstantID 的 image 输入；

3. image_kps 留空 → 默认用 同一张图的关键点（姿势跟参考图一致倾向）。

步骤 4：ApplyInstantID

连线：

widgets：weight 0.85，start 0，end 1。

输出 MODEL'、POSITIVE'、NEGATIVE' → KSampler。

步骤 5：Empty Latent + KSampler

• Empty Latent：1024×1024（或 1016×1016）；

• KSampler：

步骤 6：Decode 与保存

VAE Decode → Save / Preview。

四、数据流 ASCII

[脸图] → [FaceAnalysis] ──┐
[ip-adapter] [instantid CN] → [ApplyInstantID] ← [Checkpoint MODEL/CLIP/Prompt]
                              ↓ MODEL', COND'
[Empty Latent] ─────────────────────────────→ [KSampler denoise=1] → [Decode] → Save

五、参数调优

六、Prompt 策略

• 主体：1person, same person + 场景/服装；

• 不要 详细描述一张 新脸（与 InstantID 冲突）；

• 场景、光、服装 交给 Prompt；

• 脸 交给 InstantID。

七、与 cubiq 官方工作流

可导入：

• ComfyUI_InstantID/examples/InstantID_basic.json

对照节点与本节步骤；本仓库 7-4 在其基础上加 VAE Encode 图生图。