企业官网建设流程全解析

今天给大家演示一个结合 ControlNet 深度信息的 ComfyUI 建筑可视化工作流。整个流程通过引入建筑专用的权重模型和深度控制网络，使得生成的建筑图像不仅具备高质量和超写实的细节，还能精确遵循输入图片的结构特征。

在这个案例中，模型加载、文本条件、深度控制以及最终图像生成保存环环相扣，构建出一个完整的高效工作流，能够帮助用户实现从文本到图像的精准建筑表现。

工作流介绍

在该工作流中，核心的建筑混合模型与深度 ControlNet 共同发挥作用。CheckpointLoaderSimple 节点负责加载architecturerealmix_v11.safetensors，这一模型针对建筑风格进行了专门优化，结合 CLIP 编码后的文本提示与负面提示输入，确保图像生成方向符合预期。ControlNetLoader 与 ControlNetApplyAdvanced 节点则为整个流程引入深度约束，使生成的画面精准保持输入图像的空间结构。通过 EmptyLatentImage 初始化潜空间，再由 KSampler 进行迭代采样，最终由 VAEDecode 解码成高质量图像并保存输出。整体来看，这一工作流充分体现了 ComfyUI 在灵活调度模型与节点方面的优势。

核心模型

在核心模型部分，本工作流采用了architecturerealmix_v11.safetensors作为主力模型，该模型适用于建筑类生成任务，能够在细节表现与写实风格之间保持平衡。同时结合control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors深度控制模型，使生成结果能够遵循输入图像的深度结构特征，确保最终建筑影像不仅美观而且真实可靠。