一、环境部署与模型配置
部署Flux模型依赖于稳定的ComfyUI环境。以下为关键步骤的要点解析：
模型文件部署路径
请确保将下载的模型文件精确放置于以下目录结构中，这是ComfyUI识别和加载模型的基础。
ComfyUI/
├── models/
│ ├── unet/ # 存放Flux核心模型
│ │ ├── flux1-dev.safetensors # 全精度模型，质量最佳
│ │ ├── flux1-dev-fp8.safetensors # FP8精度，平衡质量与显存
│ │ └── ... (其他精度变体)
│ ├── clip/ # 存放文本编码器模型
│ │ ├── clip_l.safetensors # 必需，缺少会导致图像输出异常
│ │ ├── t5xxl_fp16.safetensors # 高精度T5编码器
│ │ └── t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors # 低显存占用的T5编码器
│ └── vae/ # 存放图像解码器
│ └── ae.safetensors # 图像潜在空间解码器
└── custom_nodes/ # 存放自定义节点
└── AIGODLIKE-ComfyUI-Translation-main # 汉化插件（可选）环境启动
1. 将汉化插件解压至 `custom_nodes` 目录以实现界面本地化。
2. 双击运行 `run_nvidia_gpu.bat` 启动ComfyUI服务。
3. 在浏览器中打开生成的本地地址，进入图形化工作流界面。
二、工作流加载与提示词工程
启动后，将预置的 `flux_dev_example官方工作流图.png` 直接拖入ComfyUI界面，即可自动还原完整的生成管线。该工作流已集成采样器、提示词解析、模型加载等核心节点。
高质量提示词示例与解析
提示词是控制生成内容的核心。以下是几个经过优化的示例，展示了如何通过结构化描述控制人物、场景与风格。
# 示例1：婚纱主题
# 主体：亚洲新娘，穿着性感白色蕾丝婚纱，手持捧花。
# 氛围：柔和自然光，宁静微笑，营造浪漫花园背景的温馨感。
A beautiful Asian bride wearing a sexy white lace wedding dress holding wedding flowers, soft natural light, serene smile, romantic garden background.# 示例2：运动风格
# 主体：健美的亚洲女性，在风景优美的公路上骑行高性能公路车。
# 细节：专业的紧身骑行服、头盔、反射太阳镜，突出肌肉线条与动感。
# 环境：开阔的道路、山脉与清澈蓝天，增强场景纵深感。
A beautiful, athletic Asian woman riding a high-performance road bike along a scenic highway. She wears sleek, professional cycling gear: a tight jersey, padded shorts, a streamlined helmet, and reflective sunglasses. Her toned muscles are visible as she pedals with power and speed, the wind flowing through her hair. The background shows a vast open road with mountains and clear blue skies.# 示例3：室内健身风格
# 主体：健身房中的亚洲女性，穿着紧身瑜伽服。
# 环境：高科技器械与大镜子，室内 realistic 风格。
# 光线：强调其健美身材的灯光效果。
A beautiful Asian woman in a stylish gym. She was wearing tight yoga clothes. The gym has high-tech machines and large mirrors. The lighting accentuated her toned figure. Indoor. Realistic style.三、技术要点与进阶思考
1. **模型选择策略**：`flux1-dev.safetensors` 提供最高生成质量，但对显存要求苛刻。`fp8` 精度变体通过降低数值精度来减少显存消耗和提升推理速度，是性能与质量权衡的优选。
2. **提示词精确性**：Flux模型对自然语言理解能力较强。建议采用“主体-细节-环境-风格”的多层结构描述，能更稳定地引导模型生成预期内容。避免使用含义模糊或相互矛盾的词汇。
3. **工作流定制**：官方示例工作流是起点。资深用户可在此基础上集成ControlNet（控制姿态、边缘）、LoRA（微调风格）等节点，实现对生成图像构图、细节的像素级控制，这是突破平台通用生成限制的关键。
4. **伦理使用边界**：技术本身无界限，但应用者有责任。生成内容需遵守法律法规与社会公序良俗。将技术用于创意设计、概念艺术、个性化内容生产等正面场景，方能体现其最大价值。
通过以上步骤，你可以建立一套本地化、可控性强的AI图像生成系统。掌握工作流原理与提示词技巧，是解锁高质量、定制化生成内容的核心能力。