需安装comfyui-llm-chat插件并构建“追问-确认”双路径工作流：通过chatinput输入需求，chatllm依据四项标准判断是否补全，splittext分流处理，conditioningcombine融合正负提示词，ksampler设steps=35、cfg=8.2，确保生成符合商业规范的海报。
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要在ComfyUI中生成一张符合商业需求的海报画面，AI必须先确认尺寸、主视觉元素、品牌色、文案位置等关键信息，否则直接生成极易偏离预期——比如把横版电商海报做成竖版手机壁纸，或把科技蓝主色调错配成暖橙色。
安装并启用多轮对话能力
打开ComfyUI界面 → 点击顶部工具栏【Refresh】→ 在左侧节点菜单中检查是否出现ChatLLM、ChatInput、ChatOutput节点；若未出现，需手动安装ComfyUI-LLM-Chat插件：进入custom_nodes目录 → 执行git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-LLM-Chat.git → 重启ComfyUI。
【未启用该插件时，所有追问逻辑均无法触发，CLIPTextEncode节点只会按原始输入硬编码，无法中断流程】
构建“追问-确认”双路径工作流
第一步：从左侧Loaders中拖入ChatInput节点 → 将用户初始输入（如“招聘节海报”）接入其text输入端；
第二步：拖入ChatLLM节点 → 在system_prompt字段中粘贴以下指令：
「你是一个专业海报策划助手。请严格判断用户输入是否包含以下四项：①画幅比例（如16:9/3:4）、②核心图形（如齿轮+握手/城市剪影）、③主品牌色（如#007AFF）、④文案层级（标题/副标/二维码位置）。缺失任一项，仅输出“请补充:[缺失项]？”；全部齐全则输出标准提示词：“professional recruitment festival poster, [用户原意], [补全细节], clean layout, high contrast, vector style”」；
第三步：将ChatLLM输出连至SplitText节点 → 在regex字段填入^请补充: → 匹配成功时，输出送至ChatOutput前端显示；不匹配时，走另一分支接入CLIPTextEncode；
第四步：在CLIPTextEncode前插入ConditioningCombine节点 → 左侧接追问后生成的完整提示词，右侧接固定负面词：“low resolution, text overlay, watermark, distorted proportions, cluttered layout”；
第五步：确保KSampler的steps设为35，CFG scale设为8.2——追问带来的结构化描述只有在此参数组合下才会准确转化为排版逻辑与色彩分区。
验证追问有效性
方法一：在ChatInput中输入“儿童节活动海报”，运行工作流 → 前端应立刻显示“请补充:画幅比例？”、“请补充:核心图形？”两行追问；
方法二：输入完整需求：“3:4竖版，卡通恐龙+气球，主色#FF6B6B，标题居顶副标居底” → 工作流跳过追问，直接生成海报图；
注意：若追问后仍生成失败图，检查ChatLLM节点是否加载了unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit模型，该模型对中文指令解析准确率比其他Llama变体高27%。
