今天展示的案例是一个基于Omnigen2的 ComfyUI 工作流。整个流程通过加载预训练模型、输入正负提示词、结合噪声与采样策略，生成高清图像，并最终保存输出。该工作流核心突出的是对文本提示的精准理解与图像风格的可控性，读者能够直观感受到从文本到图像的转化过程，以及不同节点之间的协作如何保证画面质量。文章目录工作流介绍核心模型Node节点工作流程大模型应用CLIPTextEncode 文本语义嵌入生成CLIPTextEncode (Negative Prompt) 负向语义控制使用方法应用场景开发与应用工作流介绍这个工作流采用了UNet 主模型、CLIP 文本编码器以及 VAE 解码器的协作方式，将提示词经过编码转化为条件输入，再结合噪声与调度器完成扩散采样，生成符合描述的高质量图像。核心模型不仅提供了稳定的扩散生成能力，也保证了语义理解的准确性。核心模型在模型部分，Omnigen2 作为主要扩散模型，配合 qwen_2.5_vl_fp16 文本编码器和 ae VAE 解码器，实现了文本语义解析、潜空间计算与最终图像解码的完整链路。表格展示了核心模型的组成与作用。模型名称说明omnigen2_fp16.safetensors核心扩散模型，负责潜空间的逐步采样与图像生成qwen_2.5_vl_fp16.safetensors文本编码器，将提示词与负面提示转化为条件向量ae.safetensorsVAE 模型，用于潜空间图像的解码与高质量画面还原 【ComfyUI】OmniGen2 基础文生图
今天展示的案例是一个基于Omnigen2的 ComfyUI 工作流。整个流程通过加载预训练模型、输入正负提示词、结合噪声与采样策略，生成高清图像，并最终保存输出。该工作流核心突出的是对文本提示的精准理解与图像风格的可控性，读者能够直观感受到从文本到图像的转化过程，以及不同节点之间的协作如何保证画面质量。文章目录工作流介绍核心模型Node节点工作流程大模型应用CLIPTextEncode 文本语义嵌入生成CLIPTextEncode (Negative Prompt) 负向语义控制使用方法应用场景开发与应用工作流介绍这个工作流采用了UNet 主模型、CLIP 文本编码器以及 VAE 解码器的协作方式，将提示词经过编码转化为条件输入，再结合噪声与调度器完成扩散采样，生成符合描述的高质量图像。核心模型不仅提供了稳定的扩散生成能力，也保证了语义理解的准确性。核心模型在模型部分，Omnigen2 作为主要扩散模型，配合 qwen_2.5_vl_fp16 文本编码器和 ae VAE 解码器，实现了文本语义解析、潜空间计算与最终图像解码的完整链路。表格展示了核心模型的组成与作用。模型名称说明omnigen2_fp16.safetensors核心扩散模型，负责潜空间的逐步采样与图像生成qwen_2.5_vl_fp16.safetensors文本编码器，将提示词与负面提示转化为条件向量ae.safetensorsVAE 模型，用于潜空间图像的解码与高质量画面还原 RELATED READING
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