本次给大家展示的是一个Image2LineDrawing 线稿草图生成的 ComfyUI 工作流，通过输入原始图片，结合 ControlNet 的线稿预处理器与稳定扩散模型，将彩色图像快速转化为高质量的黑白线稿。整体流程不仅能够保留图像结构和细节，还能呈现出艺术化的线条效果，适合在插画、漫画创作和草图设计等场景中使用。通过效果演示，可以直观地看到输入图片和生成线稿的对比，帮助理解整个工作流的价值。文章目录工作流介绍核心模型Node节点工作流程大模型应用ArgosTranslateTextNode 提示词自动翻译与语义强化ttN text3BOX_3WAYconcat 文本融合与线稿风格复合语义构建CLIPTextEncode（正向） 线稿生成方向的主控语义编码CLIPTextEncode（负向） 线稿杂质抑制与结构稳定控制使用方法应用场景开发与应用工作流介绍该工作流围绕Stable Diffusion 模型 + ControlNet 线稿模型搭建，加载输入图像后通过线稿预处理器抽取线条特征，再结合提示词与负面提示进行控制，最后由采样器和 VAE 解码器生成线稿成品图。整体流程结构清晰，节点之间的关系紧密，既能满足基础的线稿生成需求，也支持扩展到更复杂的创作任务。核心模型在本工作流中，核心模型由稳定扩散检查点模型和 ControlNet 线稿模型组成。检查点模型提供基础的图像生成能力，ControlNet 线稿模型则对输入图像的结构特征进行解析，从而保证生成的线稿与原始图像的细节保持一致。模型名称说明majicMIX_realistic_v7.safetensors稳定扩散基础模型，负责整体的图像生成与解码。control_v11p_sd15s2_lineart_anime.pthControlNet 线稿模型，专门用于将输入图像转换为清晰的线稿特征。通