必须选用f.1-dev-fp8或f.1 kontext模型及gmic_(xieshishiwu) lora，按五层结构写提示词，用euler a采样器、cfg 4～5、controlnet权重0.75，并上传水墨线稿强化结构。
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要在LiblibAI平台用ComfyUI生成稳定、风格统一的国风图片，必须绕开默认WebUI的模糊中文理解，直接调用适配国风的模型与节点流，否则容易出人物比例失真、水墨晕染错位、服饰纹样混乱等问题。
选对国风专用模型和LORA
在ComfyUI工作区左上角点击“新建流程”→选择“ComfyUI文生图基础流程”后，第一步不是输提示词，而是换模型。双击“CheckpointLoaderSimple”节点，在弹出窗口中【必须选F.1-dev-fp8或F.1 Kontext】——这两个是目前LiblibAI生态中唯一能稳定解析“青瓦白墙”“工笔仕女”“留白构图”等国风语义的大模型；Seedream 4.0虽支持中文，但对“飞檐翘角”“云气纹”等细节识别率低于30%。
接着加载LORA：双击“LoraLoader”节点，在“lora_name”下拉框中选择“gmic_\(xieshishiwu\)”，这是游戏AI研究所专为国风写实打磨的LORA，触发词必须完整输入，括号为英文半角，漏掉任意一个字符都会导致风格失效。
用五层结构写国风正向提示词
在“CLIPTextEncode”节点的正向提示词框中，按顺序逐层填写，缺一层就可能人脸糊、背景空、质感塑料：
① 质量层：高质量, 超高清, 极致细节, 宣纸纹理可见, 墨色浓淡自然过渡
② 风格层：水墨国风, 工笔重彩, 留白构图, 南宋院体画风（避免写“古风”“东方感”这种AI无法映射的词）
③ 主体层：一位穿月白交领襦裙、挽堕马髻的唐代女子，侧身执团扇立于曲桥，裙裾微扬
④ 细节层：团扇绘双蝶牡丹，扇柄嵌青玉环，桥下流水泛银光，远处山影用米点皴法
⑤ 构图层：竖构图, 三分法, 主体居右一/三处, 左侧大面积留白题“山高水长”篆书小印
负向提示词与关键参数设置
在同一个“CLIPTextEncode”节点的负向提示词框中，粘贴这串已验证有效的屏蔽词：
deformed, mutated hands, extra fingers, disfigured, bad anatomy, blurry, low quality, jpeg artifacts, text, signature, watermark, modern clothing,西装,牛仔裤,手机,汽车,电线杆
采样器必须设为Euler a——这是gmic_\(xieshishiwu\) LORA唯一兼容的算法，用DPM++会直接崩图；采样步数填20即可，步数高于25反而破坏水墨流动性；CFG Scale严格控制在4～5之间，超过6就会让墨色过浓、飞白消失。
启用ControlNet强化国风结构
方法一：拖入“ControlNetApply”节点，连接至“KSampler”的control_after_generate端口；
方法二：在节点库搜索“canny”，加载“ControlNetLoader”并选择“control_canny-fp16.safetensors”；
方法三：上传一张水墨线稿图（如吴冠中《江南水乡》简笔稿），接入“ImageScaleToTotalPixels”节点预处理为1024×1024，再送入ControlNet——这一步能强制AI守住建筑轮廓与人物动势，避免“亭台楼阁歪斜”“衣袖飘向不一致”等高频错误。
【注意：ControlNet权重必须调到0.75，低于0.6结构松散，高于0.8线条僵硬】
生成与输出
检查所有节点连线无断开→点击右上角“队列 Prompt”→等待状态栏显示“Running”→15秒后右侧预览区出现首张图→若构图偏满，立即点击“重新生成”并把“Resolution”从1024×1024改为1280×896（国风常用竖版比例）→确认无误后点击“保存图像”。
