还在为人像 A 感重、磨皮不自然发愁？这套 workflow 帮你解决！今天带来的这套 comfort UV 人像精修工作流，能直接拉满修图效率。咱们先来看效果，再剖析关键节点思路。首先打开 confu 界面，加载人像图，从图像拉根线连到限制图像区域节点，借此约束图像尺寸，这里宽高数值能调整。接着从图像拉根线到模型放大节点，再连到放大模型加载器，从放大的模型图像拉根线至 GDP size 节点，它会输出分块宽度与高度。再从放大图像拉根线到 TTP patch，它会按计算尺寸分块放大图像，之后把 size 的宽高与 patch 的宽高互连。拉根线连到 TDPRC，它负责将处理后的分块图像重组为完整图像，位置、尺寸相互连接好。再从 patch 的图像拉根线到批次列表，把分块后的图像批次转为列表，从列表图像链接到 VE 编码，依次回连到 VE 加载器，从 TTPRC 拉根线到列表批次节点，从图像连一个 VE 解码，将解码的 VE 连上 VE 加载器，从 Latin 连接一个 K 显像器。它基于 flex 模型，通过调整参数进行图像生成，搜索加载一个 UNX 大模型。在基础模型上叠加罗拉模型，增强特定风格与效果。把罗拉模型连上 K 采样器模型，从正面条件连一个 flax 引导数值，可调整正面条件引导强度。从负面条件连一个 clip 文本编码器，搜索加载一个双 clip 加载器，从加载器的 clip 连一个文本编码，编码条件连上 flanks，引导 K 显像器的 latten，并连接一个 VE 编码的 late，最后从 TDPRC 图像拉根线到保存图像，至此工作流搭建完成。喜欢的朋友可按此思路操作，期待大家分享更棒优化思路，咱们一起让 A 人像修图更高效、更出片儿。
人像精修攻略：解锁真实感与高效出片的秘诀

想让你的人像修图更上一层楼吗？今天就来为大家分享一些实用的人像精修技巧，帮助你轻松解决人像 A 感重、磨皮不自然的问题，让照片更具真实感且高效出片。

首先，在选择修图工具时，comfort UV 人像精修工作流是个不错的选择。它能直接提升修图效率，让整个过程更加顺畅。

在具体操作中，关键节点的把握很重要。比如，打开 confu 界面后加载人像图，通过连接限制图像区域节点来约束图像尺寸，这里的宽高数值可根据实际需求灵活调整，为后续修图奠定基础。

模型放大节点及相关连接也不容忽视。从图像拉根线到模型放大节点，再依次连接放大模型加载器、GDP size 节点等，这些步骤能为图像的处理提供更丰富的细节。

TTP patch 能按计算尺寸分块放大图像，将 size 的宽高与 patch 的宽高互连，确保图像分块的准确性。TDPRC 则负责将分块图像重组为完整图像，位置和尺寸的连接要精准无误。

从 patch 的图像到批次列表以及后续的 VE 编码、解码等操作，都是为了让图像在各个环节得到妥善处理。

基于 flex 模型的 K 显像器，通过调整参数进行图像生成，搜索加载 UNX 大模型，并叠加罗拉模型增强特定风格与效果，能让你的人像修图独具特色。

在正面和负面条件的设置上，合理调整引导数值和文本编码器等，能进一步优化图像效果。

总之，掌握这些人像精修技巧，注重每个关键节点的操作，你就能轻松打造出真实感强且高效出片的人像作品啦！快来试试吧！
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[Q]：comfort UV 人像精修工作流是什么？
[A]：是一套能拉满修图效率的人像精修流程。
[Q]：如何开始 comfort UV 人像精修工作流？
[A]：先打开 confu 界面并加载人像图。
[Q]：限制图像区域节点有什么作用？
[A]：可约束图像尺寸，宽高数值能调整。
[Q]：GDP size 节点输出什么？
[A]：输出分块宽度与高度。
[Q]：TTP patch 是做什么的？
[A]：按计算尺寸分块放大图像。
[Q]：TDPRC 的功能是什么？
[A]：将处理后的分块图像重组为完整图像。
[Q]：K 显像器基于什么模型？
[A]：基于 flex 模型。
[Q]：罗拉模型有什么用？
[A]：增强特定的风格与效果。