此ComfyUI工作流利用ACE-Step 1.5XL SFT（4B）模型，将文本提示转化为成品音乐。流程遵循适用于音频的扩散管线：DualCLIPLoader和TextEncodeAceStepAudio1.5将你的提示（及可选的负面提示）编码为条件信息；EmptyAceStep1.5LatentAudio根据你选择的时长创建潜在音频画布；UNETLoader加载ACE-Step 1.5XL SFT模型；KSampler执行CFG引导的迭代去噪。ModelSamplingAuraFlow配置针对ACE-Step音频优化的采样策略，VAELoader + VAEDecodeAudio将最终潜变量还原为波形，SaveAudioMP3将其写入磁盘。
技术上，CFG（无分类器引导）允许你在创造性和提示遵循之间平衡：较低CFG值探索更广，较高值更严格遵循文本。ConditioningZeroOut在未指定负面提示时提供干净的无条件分支，确保引导稳定。工作流分组（模型、时长、提示）便于切换模型、设置秒数和反复调整提示。最终实现一个实用、可复现的文本生成音乐流程，可快速在不同风格、情绪、乐器和结构间迭代——适合创意发想、临时配乐和背景音乐。
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 "ACE-Step 1.5XL SFT：文生音乐" (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("audio_ace_step1_5_xl_sft_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("107")[0].toFile("output.png"); // SaveAudioMP3SDK 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
