此 ComfyUI 工作流程用於透過 refiner 模型，強化由 Stable Diffusion XL（SDXL）模型生成的圖片。它利用一系列節點產生更精緻的輸出，兼顧品質與觀感。工作流程先使用 CheckpointLoaderSimple 節點載入基礎 SDXL 模型，該節點會針對所選 SD 模型版本自動套用最佳化設定。接著，使用 EmptyLatentImage 節點生成初始 latent 圖，作為後續精修的畫布。
此工作流程的核心在於使用 CLIPTextEncode 節點解讀文字提示詞，來引導圖像生成流程。KSamplerAdvanced 節點會向影像加入可控雜訊，讓模型以迭代方式精修並提升輸出。精修完成後，VAEDecode 節點把 latent 資料轉換為可見影像格式，以便進行最後調整。最後由 SaveImage 節點將強化後影像以 PNG 格式保存。此工作流程特別適合需要高品質精修影像的創作者與設計師，因為它結合了 SDXL 模型與進階的精修技術。
API
從程式碼使用此工作流
每個 Comfy 工作流都是一個 JSON 圖。下方的 payload 就是此工作流，與 ComfyUI 執行時完全相同 — 你可以從此 URL 取得、放入版本控制，或在 ComfyUI 載入並逐節點執行。
使用 Comfy SDK 以 TypeScript 或 Python 執行。相同程式碼可用於 Comfy Cloud 或你自架的 ComfyUI — 只需更改 base URL。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "SDXL Refiner 提示詞" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("sdxl_refiner_prompt_example_api.json");
wf.setInput("16", "text", "text, watermark"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("19")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK 需使用 API 格式的工作流：請在 ComfyUI 開啟此工作流，並使用 檔案 → 匯出工作流（API）。
常見問題
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