今天给大家演示一个基于Flux 架构的 ComfyUI 文生图工作流。该工作流以 Flux1 Dev 作为核心生成模型，配合 Dual CLIP 文本编码、LoRA 风格注入以及自定义采样流程，完整实现了从文本提示到高质量图像输出的生成闭环。通过效果演示可以直观看到，该流程在人物主体塑造、画面稳定性和整体细节一致性上表现突出，适合用于人物创作与风格化图像生成相关的教程与实战应用。工作流介绍该工作流围绕 Flux 模型体系进行构建，整体结构清晰，节点分工明确。从模型加载、文本编码、条件引导、采样控制到最终解码与保存，每一个阶段都保持了高度可控性。工作流通过固定分辨率与批量生成参数，结合 LoRA 权重增强模型风格表达，使生成结果在稳定性与表现力之间取得良好平衡，适合作为标准化 Flux 工作流范例使用。核心模型在核心模型层面，该工作流采用 Flux1 Dev UNet 作为生成主干，配合 Flux 专用的双编码器文本理解方案，以及轻量但稳定的 VAE 解码结构。通过在主模型与文本编码之间引入 LoRA 权重，实现对人物风格与细节倾向的精细控制，使模型在保持 Flux