今天给大家演示一个基于DreamShaper 核心模型的 ComfyUI 工作流。这个工作流结合了多阶段采样与区域控制技术，能够在生成图像时保持场景构图的一致性，同时通过二次采样与放大处理来提升画面的精细度和整体效果。整个流程不仅涵盖了模型加载、正反向提示词的编码与合并，还通过 VAE 的编解码完成从潜空间到最终图像的转化，让读者能直观理解完整的生成逻辑与应用潜力。文章目录工作流介绍核心模型Node节点工作流程大模型应用CLIPTextEncode（场景语义描述） 控制画面主题与第一阶段区域生成CLIPTextEncode（前景内容描述） 定义主体细节与后续采样方向CLIPTextEncode（负向提示） 控制瑕疵并维持画面纯净ConditioningSetArea / ConditioningCombine（区域语义控制） 精准控制结构与语义如何融合使用方法应用场景开发与应用工作流介绍该工作流的设计以 DreamShaper_8_pruned 模型为核心，通过加载配套的 VAE 模型来优化潜空间与图像之间的映射关系。在核心模型的支撑下，工作流利用 CLIP 编码器进行提示词的正负向解析，再结合条件控制与区域约束，让图像生成过程更具可控性。通过两阶段的 KSampler 采样机制，第一阶段完成初步画面构建，第二阶段在放大后的潜空间基础上进行进一步精修，从而兼顾画面完整性与细节表现。核心节点的协同作用，使得整个流程具备高效、灵活与稳定的特征。核心模型在核心模型部分，工作流选用了 DreamShaper 模型作为生成主体，它具备良好的风格泛化能力和细节表现力。同时，配合使用的 VAE 模型 vae-ft-mse-840000-ema-pruned 则在潜空间解码方面提供了高质量的支持，确保图像还原过程中细节与色彩更加自然。模型的组合既保证了生成结果的艺术性，也提升了结构的稳定性。模型名称说明DreamShaper_8_pruned.safetensors核心生成模型，负责图像的整体构建与风格呈现vae-ft-mse-840