摄影与图像后期处理

工具：ComfyUI+WebUI+PS+deepseek

高度专业化 (LoRA 驱动): 效果极度依赖于 “水果摄影XL” LoRA 的质量和训练内容。这个 LoRA 是实现专业级水果摄影风格的关键。
面向 SDXL: 使用了 SDXL 模型和相应的设置（分辨率、采样器），旨在利用 SDXL 在细节和理解复杂提示方面的优势。
注重质量控制: 使用了多个流行的负面提示嵌入来避免常见瑕疵，提升画面纯净度和整体质量。
需要精确提示: 由于 LoRA 权重较高，且没有启用 Hires Fix 等自动化增强流程，最终效果的好坏将很大程度上取决于用户输入的正向提示词的精确度和丰富性（包括触发词）。
基础生成流程: 目前展示的是一个基础的 Text-to-Image 流程，没有包含更高级的图像编辑、高清修复或复杂构图控制（如 ControlNet）等步骤。
①lora模型卷到最后一定是专属领域的商业应用，基于很多产品需要审美高、摄影级别的水果素材，于是有了这一款lora；
②大模型推荐：任何写实类大模型；
③提示词出触发词：shuiguo，fruit focus,
④正向提示词参考：shuiguo,fruit focus,apricot,no humans,food,fruit,blurry,food focus,orange (fruit),simple background,mandarin orange,depth of field,
⑤lora控制权重：0.7-1

分阶段处理: 将修复过程分解为“初步重绘/修复”和“高质量放大/细节注入”两个主要阶段，提高了处理的精细度和最终质量。
Tile ControlNet 核心引导: Tile ControlNet 在第一阶段起关键作用，既允许 AI 根据提示修复内容，又强制保持了原始照片的结构和构图。
SUPIR 高质量放大: 采用了先进的 SUPIR 技术，能在放大图像的同时生成非常逼真和丰富的细节，远超传统放大算法。
面部专修: 包含专门的面部修复节点，可以显著改善人像照片的效果（尽管其在流程中的具体整合方式不明确）。
灵活性与模块化: 各个阶段相对独立，用户可以根据需要调整参数（如 Denoise 值）、更换模型（Checkpoint, ControlNet, Upscaler），甚至跳过某些阶段（如 SUPIR）。
依赖提示词质量: 修复效果在很大程度上也取决于正向提示词能否准确描述出理想的修复状态，以及负向提示词能否有效排除瑕疵。