用LiblibAI在线体验Flux，快速开启AI绘画之旅

AI绘画入门常常会遇到一些障碍，特别是想尝试Flux这类模型时，对电脑配置和工作流搭建都存在一定要求。今天就来分享一下，如何借助LiblibAI这个在线平台，直接在线运行Flux，轻松免去本地部署的烦恼。在LiblibAI上，主要有两种方式使用Flux：Web UI和工作流。Web UI的操作方式和之前熟悉的SD Web UI几乎一致，上手非常顺畅。不过，今天我们重点要介绍的是，如何利用LiblibAI集成的在线工作流来运行Flux。别一听到“工作流”就感到头疼，官方提供的通用工作流已经相当成熟，而LiblibAI更是将运行环境直接搬到了云端，连搭建工作流的步骤都帮你省掉了，对新手来说简直就是福音。

一. 快速体验Flux工作流

想要快速上手，可以直接访问Flux的一键运行工作流地址。点击页面上的“在线运行工作流”按钮，就会自动跳转到ComfyUI界面。实际使用中，最核心的操作非常简单：在CLIP文本编辑器节点框里输入提示词，然后点击右上角的“开始生图”，就能直接生成图片了。是不是比你想象的还要便捷？

接下来，我们逐一看看工作流中几个关键节点的作用。

（1）UNET加载器

这个节点主要负责加载Flux大模型本身。在ComfyUI中，UNET模型有自己专属的存放目录，而UNET加载器的设计就是专门用来加载这类模型，没有多余的输入。它类似于SD中的Checkpoint大模型，但输出方面更为简洁。在工作流中，点击模型选择框，就能从已添加的模型库中选取需要的Flux大模型。顺便提醒一下，你可以把喜欢的Flux大模型先加入“我的模型库”，这样操作时会方便很多。一般参数中，weight_type建议设置为fp8_e4m3fn。

（2）双CLIP加载器

这个节点通常保持默认参数即可，它的作用是为模型提供双重的CLIP embedding输入。

（3）CLIP文本编码器

这是最常用的节点，负责将用户输入的提示词转换为模型能够理解的向量，是控制生成内容的关键入口。

（4）空Latent

这个节点主要用于设置初始画布的宽度和高度。一个值得注意的点是：Flux本身支持任意分辨率，但如果生成效果不理想，不妨多尝试不同的宽高比。根据个人经验，比较常用的尺寸是1024×1536或者1536×1024。

（5）采样器、采样迭代步数、随机数种子

这组参数直接影响最终生成图片的质量和风格。

• 采样器：推荐使用 euler，目前绝大多数场景下，这是最稳妥的选择。
• 调度器：推荐使用 simple。
• 步数：通常建议设置在 20到30 之间。
• 随机数种子：建议设置为 randomize，这样每次生成的图片都会有不同的随机变化。

（6）VAE加载器

Flux大模型搭配的VAE模型目前只有 ae.sft，这部分保持默认设置即可，无需额外调整。

二. 如何在工作流中添加LoRA节点

LoRA是让Flux模型适配更丰富风格的关键一步。操作起来其实并不复杂，分几步就能完成。

【第一步】添加LoRA加载器节点

在ComfyUI界面空白处双击鼠标，会弹出搜索框，输入“lora”关键词，选择搜索结果中的第一个“LoRA加载器”节点。添加完成后，界面中就会多出一个LoRA加载器节点。

【第二步】选择LoRA模型并设置权重

添加节点后，默认的LoRA名称是“undefined”，表示还没有加载具体模型。点击下拉框，会弹出“我的模型库”，你可以在这里选择已经收藏的LoRA模型。添加方式同上，只需要在LoRA模型页点击“加入模型库”即可。举个例子，可以选择“超写实逼真黑悟空”这个LoRA模型，点击“一键应用”，模型就会被加载到节点中。针对不同的LoRA，模型强度（也就是权重）需要灵活调整。CLIP强度参数通常保持默认值1就可以了。

【第三步】将LoRA加载器节点接入工作流

这一步需要调整节点之间的连线，规则如下：

• 将UNET加载器的“模型”输出节点，连接到LoRA加载器的“模型”输入节点。
• 将双CLIP加载器的“CLIP”输出节点，连接到LoRA加载器的“CLIP”输入节点。
• 将LoRA加载器的“模型”输出节点，同时连接到基础引导的“模型”输入节点和基础调度器的“模型”输入节点。
• 将LoRA加载器的“CLIP”输出节点，连接到CLIP文本编码器的“CLIP”输入节点。

在调整过程中，系统会自动删除原有的节点连线关系。最终，LoRA加载器就会顺利接入到工作流中。

【第四步】提示词编写与参数设置

这部分内容基本与之前介绍的通用流程一致，不再重复。

【第五步】生成图片

一切准备就绪后，点击右上角的“开始生图”按钮，就能产出最终的图片结果。

对于绝大多数普通用户来说，Flux的基本工作流加上LoRA加载器节点，基本就能覆盖大部分图片生成场景了。希望今天的梳理能帮你跨过那道门槛，顺利开启AI绘画之旅。

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