要将手绘草图转为专业效果图，需严格遵循ControlNet工作流：确保草图纯白背景、PNG/JPG格式、≥512×512分辨率；ComfyUI中依次加载图像、lineart模型与Apply节点；正向提示词分四层（主体/结构/材质/成像），负向必须含结构缺陷、质量干扰、风格污染三类；使用Chilloutmix-Ni底模，KSampler设Steps=28、CFG=7.5、Denoise=0.55，并务必连接ControlNet输出至KSampler控制口；最后队列执行并PNG导出。
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你想把一张手绘建筑草图或产品线稿，直接变成专业级效果图，但反复上传、调参、重试后仍结构错乱、细节糊成一团——这不是AI能力问题，是缺少一套能锁住线条、稳住比例、逐层渲染的完整工作流。
准备合规草图并接入ControlNet
草图必须满足三项硬性条件：背景为纯白（非透明/灰色）、格式为PNG或JPG、分辨率≥512×512像素。任意一项不达标，ControlNet预处理器将无法提取有效边缘，后续所有控制都会失效。
在ComfyUI画布中拖入LoadImage节点→双击→点击“Browse”选择本地草图文件→确认右上角预览图清晰显示线条轮廓；再拖入ControlNetLoader节点→双击→从下拉菜单中选择lineart模型（如controlnet_lineart_anime-fp16.safetensors）；最后拖入ControlNetApply节点→将LineArt节点的“control_net”输出连至Apply节点同名输入口。
【必须用lineart预处理器，不能选depth或canny】。depth会把单色线条误判为深度渐变，canny则对细线过度敏感，导致门窗变形、结构断裂。
构建分层提示词与负向过滤
正向提示词要按“主体+结构+材质+成像标准”四层递进写，例如：“modern residential building, glass curtain wall and concrete structure, symmetrical facade, professional architectural photography, 8K resolution, octane render, sharp focus”。
负向提示词必须包含三类刚性排除项：结构缺陷类（bad anatomy, distorted windows, floating stairs）、质量干扰类（blurry, lowres, jpeg artifacts）、风格污染类（anime, cartoon, 3d render）。这三类缺一不可，否则AI会自动补全缺失结构，生成漂浮楼梯或错位窗框。
在CLIPTextEncode节点双击打开面板，将上述正向词粘贴进“text”栏；另起一个CLIPTextEncode节点处理负向词，填入：“bad anatomy, distorted windows, floating stairs, blurry, lowres, jpeg artifacts, anime, cartoon, 3d render”。
配置KSampler核心参数并连接流水线
第一步：拖入Checkpoint Loader Simple→双击→选择Chilloutmix-Ni-pruned-fp32-fix模型（该底模对建筑结构还原最稳定）。
第二步：将Checkpoint Loader的“clip”输出→连到两个CLIPTextEncode节点的“clip”输入；将正向CLIP节点的“conditioning”→连KSampler的“positive”，负向节点的“conditioning”→连“negative”；再将KSampler的“latent”输出→连VAE Decode节点。
第三步：双击KSampler→设置Steps=28（低于25易漏檐角细节，高于35无提升且耗时翻倍）；CFG Scale=7.5（过高引发玻璃反光过曝）；Denoise=0.55（图生图专用值，确保草图结构被充分尊重又不失渲染自由度）。
第四步：将ControlNetApply节点的“output”输出→连至KSampler的“control_net”输入口。这一步漏连，ControlNet完全不起作用，AI将无视所有线条直接自由发挥。
执行队列并导出高清结果
点击画布顶部绿色「队列」按钮→等待右下角状态栏显示“Finished”。
鼠标悬停于VAE Decode节点右上角输出端口→点击小齿轮图标→选择「保存图像」→格式选PNG→勾选“Embed workflow”（保留当前工作流元数据，便于复用调试）→点击确定。
