【ComfyUI】SDXL Turbo一步完成高速高效的图像生成
今天演示的案例是一个基于 ComfyUI 与 Stable Diffusion XL Turbo 的图生图工作流。整体流程通过加载轻量化的 Turbo 版本模型，在文本编码与调度器的配合下，以极快的推理速度完成从提示词到高质量图像的生成。
配合演示图可以直观感受到，简洁的节点组合即可完成从潜在空间采样、解码到最终保存的完整生成链路，适合用于快速创作和实验性的艺术设计场景。
文章目录
- 工作流介绍
- 核心模型
- Node节点
- 工作流程
- 应用场景
- 开发与应用
工作流介绍
该工作流的核心特点是围绕 SDXL Turbo 模型 展开，结合 CLIP 文本编码、调度器、采样器与 VAE 解码器 的协同作用完成图像生成。模型的选择确保了生成效率与图像质量的平衡，节点的配置则在不同阶段完成从文本条件到潜在空间采样再到可视化结果的衔接。
核心模型
在这个工作流中，模型部分由 sd_xl_turbo_1.0_fp16.safetensors 构成，这是 StabilityAI 提供的 Turbo 版本权重，具备轻量化和高速推理的特点。它结合了快速的调度机制，能在更少的迭代步数内获得接近标准 SDXL 的生成质量，非常适合在实验或低算力设备上应用。
| 模型名称 | 说明 |
|---|---|
| sd_xl_turbo_1.0_fp16.safetensors | 由 StabilityAI 发布的 Stable Diffusion XL Turbo 版本，主打高速生成与较高画质的平衡，适用于快速原型和实验性创作 |
Node节点
节点的组合是整个工作流的骨架。首先通过 CheckpointLoaderSimple 节点加载模型与 CLIP、VAE 组件；随后使用 CLIPTextEncode 对正向与负向提示词进行条件编码；KSamplerSelect 与 SDTurboScheduler 搭建出高效的调度与采样逻辑；EmptyLatentImage 定义图像的初始潜在空间；SamplerCustom 在调度与采样器作用下迭代生成潜在结果；最后通过 VAEDecode 将潜在结果解码为可视化图像，并通过 PreviewImage 与 SaveImage 进行预览与保存。这些节点相互衔接，构成了从输入到输出的完整闭环。
| 节点名称 | 说明 |
|---|---|
| CheckpointLoaderSimple | 加载 SDXL Turbo 模型及其附属组件（CLIP、VAE） |
| CLIPTextEncode | 将文本提示词转化为正向与负向的条件向量 |
| KSamplerSelect | 提供采样方式选择，如 euler_ancestral |
| SDTurboScheduler | 专为 Turbo 模型设计的调度器，提高采样效率 |
| EmptyLatentImage | 定义潜在图像的尺寸与批次 |
| SamplerCustom | 在调度与条件约束下执行迭代采样生成潜在表示 |
| VAEDecode | 将潜在空间解码为实际图像 |
| PreviewImage | 实时展示生成的图像效果 |
| SaveImage | 保存最终生成的结果图像 |
工作流程
该工作流的执行过程环环相扣，形成了一条从文本到图像的完整链路。流程伊始通过加载 SDXL Turbo 模型 为后续运算提供底层支持，并结合 CLIP 编码器 对提示词进行条件化表达。随后，调度器与采样器接手工作，在潜在空间中根据正负提示词生成符合要求的潜在图像。定义图像尺寸的节点保证输出结果在分辨率与构图上的一致性，生成后的潜在结果经由 VAE 解码 转化为可视化图像，最后交由预览与保存节点完成展示和存储。通过这样的配置，整个工作流实现了简洁而高效的正反向信息传递，确保了生成的速度和质量。
| 流程序号 | 流程阶段 | 工作描述 | 使用节点 |
|---|---|---|---|
| 1 | 模型加载 | 引入 SDXL Turbo 模型及其 CLIP、VAE 组件 | CheckpointLoaderSimple |
| 2 | 文本条件编码 | 将正负提示词转换为可用于生成的条件向量 | CLIPTextEncode |
| 3 | 调度与采样配置 | 设定采样方式与调度机制，为潜在空间生成提供路径 | KSamplerSelect、SDTurboScheduler |
| 4 | 潜在图像初始化 | 定义生成图像的分辨率与基础潜在空间 | EmptyLatentImage |
| 5 | 迭代生成潜在图像 | 在条件与调度约束下进行潜在空间采样 | SamplerCustom |
| 6 | 图像解码 | 将潜在空间转换为实际图像 | VAEDecode |
| 7 | 结果展示与保存 | 输出结果图像，进行可视化预览与文件保存 | PreviewImage、SaveImage |
应用场景
该工作流的价值在于其极高的生成效率与较高的图像质量，使其能够广泛应用于需要快速出图的创作与实验任务。在插画、场景设计、创意原型构建等场合，用户可以通过简短的提示词快速获得视觉参考，用于迭代设计或作为进一步修改的基础。在教育与演示场景中，它也能展示 AI 图像生成的核心流程，帮助学习者直观理解文本到图像的转化机制。对于算力有限的环境，该工作流凭借 Turbo 模型的轻量化特性，依然能够保证流畅运行并输出高质量结果。
| 应用场景 | 使用目标 | 典型用户 | 展示内容 | 实现效果 |
|---|---|---|---|---|
| 插画与概念设计 | 快速生成创意草图 | 插画师、设计师 | 基于提示词生成的多样化图像 | 高效获取设计灵感与参考 |
| 原型构建与实验 | 在早期阶段快速迭代创意 | 产品经理、视觉开发者 | 初步设计原型与视觉效果 | 节省时间与成本，快速探索方向 |
| 教学与演示 | 展示 AI 图像生成工作原理 | 教育工作者、学习者 | 文本到图像的生成过程 | 增强直观理解与学习兴趣 |
| 低算力环境创作 | 保持生成速度与质量平衡 | 移动端开发者、爱好者 | 高效生成的视觉素材 | 在有限算力下稳定输出图像 |
开发与应用
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