这个 ComfyUI 工作流用于实操展示 6 个 Krea 2 LoRAs，并按清晰分组组织：Nose Invisibles LoRA、VHS Analog LoRA、RetroAnime LoRA、Commodore 64 Style LoRA、NeonDrip LoRA、PSX Low Poly LoRA。它允许你用同一条提示词走多条风格分支，从而并排对比不同风格效果。输出通过 SaveImageAdvanced 写入，便于回看、分类并记录最佳变体。
从技术结构上看，每个分组都封装了一条 LoRA 应用路径，在推理时对你的基础 checkpoint 进行适配，并提供 LoRA 强度与提示词输入控制。工作流将共享输入连接到每个分支，使你在保持提示词一致的同时仅调整 LoRA 权重。自定义节点（IDs: 33681612-45f1-4901-b3fd-b83f0b48c9c0, 376d014e-b4fd-430e-8201-70629e00857f, 68a3ded7-ee8c-4dc0-8c96-128fdcdd4ef8, 307cc882-db9e-4f8c-93c5-130e09e2c305, fd7b28a7-8ec8-44ef-ad93-dff7afc6086b, 91c1ae42-2e94-4f8e-b10f-25415ac0b64e）将每种风格的 LoRA 逻辑打包到对应分组中；SaveImageAdvanced 负责文件名、文件夹以及嵌入 ComfyUI 元数据，便于复现。该结构适合快速做风格强度、提示词措辞与 seed 的 A/B 测试，无需反复改线。
API
通过代码使用此工作流
每个 Comfy 工作流都是一个 JSON 图。下面的内容就是此工作流的完整数据，ComfyUI 运行时也是如此——你可以从该 URL 获取、放入版本控制，或在 ComfyUI 中加载并逐节点运行。
使用 Comfy SDK 从 TypeScript 或 Python 运行。相同代码可用于 Comfy Cloud 或你自托管的 ComfyUI——只需更改基础 URL。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run this workflow (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
const wf = await client.workflows.fromFile("workflow_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("<output-node-id>")[0].toFile("output.png");SDK 需要 API 格式的工作流：在 ComfyUI 中打开此工作流，使用 文件 → 导出工作流（API）。
常见问题
