【ComfyUI】深度 ControlNet 深度信息引导生成

今天给大家演示一个结合 ControlNet 深度信息的 ComfyUI 建筑可视化工作流。整个流程通过引入建筑专用的权重模型和深度控制网络，使得生成的建筑图像不仅具备高质量和超写实的细节，还能精确遵循输入图片的结构特征。在这个案例中，模型加载、文本条件、深度控制以及最终图像生成保存环环相扣，构建出一个完整的高效工作流，能够帮助用户实现从文本到图像的精准建筑表现。

工作流介绍

在该工作流中，核心的建筑混合模型与深度 ControlNet 共同发挥作用。CheckpointLoaderSimple 节点负责加载 architecturerealmix_v11.safetensors，这一模型针对建筑风格进行了专门优化，结合 CLIP 编码后的文本提示与负面提示输入，确保图像生成方向符合预期。ControlNetLoader 与 ControlNetApplyAdvanced 节点则为整个流程引入深度约束，使生成的画面精准保持输入图像的空间结构。通过 EmptyLatentImage 初始化潜空间，再由 KSampler 进行迭代采样，最终由 VAEDecode 解码成高质量图像并保存输出。整体来看，这一工作流充分体现了 ComfyUI 在灵活调度模型与节点方面的优势。

核心模型

在核心模型部分，本工作流采用了 architecturerealmix_v11.safetensors 作为主力模型，该模型适用于建筑类生成任务，能够在细节表现与写实风格之间保持平衡。同时结合 control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors 深度控制模型，使生成结果能够遵循输入图像的深度结构特征，确保最终建筑影像不仅美观而且真实可靠。

模型名称	说明
architecturerealmix_v11.safetensors	针对建筑风格优化的核心生成模型，保证细节与写实感
control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors	基于深度信息的 ControlNet 模型，用于约束生成图像的空间结构

Node节点

在节点层面，本工作流通过 CheckpointLoaderSimple 加载核心模型及 VAE 与 CLIP，利用 CLIPTextEncode 编码正向与负向提示词，再由 ControlNetLoader 和 ControlNetApplyAdvanced 将深度图像与条件信息融合，形成受控的生成语境。随后通过 EmptyLatentImage 初始化潜空间，KSampler 对潜变量进行迭代采样，最后由 VAEDecode 将潜空间结果转化为可见图像，并通过 SaveImage 节点完成落地。整个节点链路紧密配合，实现了从条件设定到结果输出的全流程覆盖。

节点名称	说明
CheckpointLoaderSimple	加载核心模型、CLIP 和 VAE
CLIPTextEncode	编码正向与负向提示词
ControlNetLoader	加载深度 ControlNet 模型
ControlNetApplyAdvanced	应用 ControlNet 深度约束条件
EmptyLatentImage	初始化潜空间图像
KSampler	基于条件和潜变量进行采样生成
VAEDecode	将潜空间结果解码为图像
SaveImage	输出并保存最终生成图像

工作流程

该工作流的执行流程从模型与输入条件的准备开始，到最终的高质量图像生成结束，环环相扣，形成完整的生成闭环。首先通过 CheckpointLoaderSimple 加载建筑优化的主模型及 CLIP 和 VAE 模块，随后 CLIPTextEncode 节点将用户输入的提示语和负面提示语转化为条件向量。接着，ControlNetLoader 载入深度约束模型，并在 ControlNetApplyAdvanced 节点中结合正负向提示与深度图像信息，将结构约束叠加到生成过程之中。EmptyLatentImage 节点生成初始潜空间，提供图像生成的基础框架。KSampler 则在这一潜空间上依据条件反复采样，使得图像逐步趋近目标效果。最终的潜变量由 VAEDecode 解码为可见图像，并通过 SaveImage 节点导出结果，完成整条生成链路。整个流程实现了从输入到输出的精准控制，兼顾画面质量与结构一致性。

流程序号	流程阶段	工作描述	使用节点
1	模型加载	加载建筑专用核心模型及 CLIP、VAE 模块	CheckpointLoaderSimple
2	文本条件设定	对提示词与负面提示进行编码生成条件向量	CLIPTextEncode
3	控制约束	加载并应用深度 ControlNet，将输入图像的结构信息引入生成流程	ControlNetLoader / ControlNetApplyAdvanced
4	潜空间初始化	创建潜空间作为图像生成的基础	EmptyLatentImage
5	迭代采样	在潜空间中依据条件进行反复采样优化图像	KSampler
6	图像解码	将潜变量解码为清晰可见的图像结果	VAEDecode
7	结果输出	输出并保存最终成品图像	SaveImage

应用场景

该工作流的应用场景主要聚焦在建筑表现和可视化生成领域。它能够帮助设计师、建筑师或可视化艺术家通过文本提示与深度信息结合，快速生成高质量的建筑图像。用户不仅可以通过正向提示指定风格、光影和细节，还能借助深度图像确保生成结果严格遵循原始结构，使作品既具备艺术表现力又保持真实的空间逻辑。其输出可用于建筑设计初期的概念图、房地产项目的展示效果图，或是游戏、影视中的场景构建。整体来看，这一工作流既适用于专业创作者的高标准需求，也能够满足普通用户在建筑可视化方面的快速生成需求。

应用场景	使用目标	典型用户	展示内容	实现效果
建筑设计可视化	快速生成建筑概念图	建筑师、设计师	建筑立面、空间效果	精准结构控制下的高质量建筑图像
房地产展示	输出效果图用于项目推广	房地产开发商、营销团队	小区建筑、商业综合体效果图	真实感强、符合结构的宣传图
数字内容创作	用于游戏、影视场景构建	游戏美术、影视制作团队	虚拟城市、场景背景	写实且可控的建筑环境生成

开发与应用

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