JLC Flux2 ControlNet v1.0.0：适用于 ComfyUI 的 FLUX.2 ControlNet

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Damkohler 发布了 JLC Flux2 ControlNet v1.0.0，一个将 FLUX.2-dev Fun ControlNet Union 接入 ComfyUI 的自定义节点，支持多分支控制、参考条件以及局部重绘/扩图。

图像控制技术是人工智能生成领域的重要组成部分。通过引入额外条件，生成模型可以更好地理解用户的创作意图，从而产生更加精准和可控的图像输出。深度学习技术的快速发展使得图像生成领域取得了长足进步，各种创新方法不断涌现。科学家们通过不断优化算法和模型结构，让计算机能够生成越来越逼真的图像内容。这项技术在艺术创作、广告设计、游戏开发和影视制作等众多领域都有广泛应用。随着计算能力的提升和算法的改进，图像生成的质量正在迅速提高。未来，这项技术有望在更多场景中发挥作用，为人类创作提供更强大的工具支持。通过持续的研究和创新，图像生成领域的前景非常广阔。

JLC Flux2 ControlNet v1.0.0 是 Damkohler 发布的自定义节点包，将 FLUX.2-dev Fun ControlNet Union 侧模型集成到 ComfyUI 中。它增加了多 ControlNet 合成、多参考条件、可复用的 Latent 缓存，以及实验性的局部重绘/扩图功能，且无需替换 ComfyUI 的 FLUX.2 核心管线。

安装

克隆到 ComfyUI/custom_nodes/：

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/Damkohler/JLC-Flux2-ControlNet.git

还需要将 FLUX.2-dev Fun ControlNet Union 模型放入 ComfyUI/models/controlnet/：

下载 FLUX.2-dev Fun ControlNet Union（2.38 GB）

依赖项

  • 支持 FLUX.2 的 ComfyUI
  • FLUX.2-dev 扩散模型 + 文本编码器 + VAE
  • Python 3.10+

附带的工作流

仓库提供三个即用工作流，拖入 PNG 到 ComfyUI 即可加载，或使用 JSON 文件：

1. 基础参考图像与多 ControlNet

基础工作流

2. 实验性局部重绘

局部重绘工作流

3. 完整参考、多 ControlNet、局部重绘与缓存

完整工作流

节点参考

节点状态用途
JLC Flux2 ControlNet Loader稳定加载紧凑侧模型作为可复用的 ControlNet 对象
JLC Flux2 ControlNet Apply稳定将一个 ControlNet 分支附加到条件
JLC Flux2 ControlNet Apply Advanced稳定正/负条件的共享配置
JLC Flux2 ControlNet Orchestrator稳定扁平化 1–4 分支组合，共享单个模型
JLC Flux2 Reference Image Orchestrator稳定最多 10 张参考图像，每槽独立启用
JLC Flux2 ControlNet Latents Cache稳定最多 4 个活动控制图像的 CPU 缓存
JLC Flux2 In/Out-Paint Adapter实验性基于遮罩的局部重绘/扩图适配器
JLC Flux2 Inpaint Context Cache实验性预计算的局部重绘上下文缓存

注意事项

JLC Flux2 ControlNet on GitHub

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