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節點式 AI 繪圖入門
從 Checkpoint 到 Flux：用可連線的節點，把 AI 繪圖的每個步驟握在自己手裡。所有運算都在本地端執行，免訂閱費，隱私更有保障。
CheckpointLoRAControlNetFlux Inpaint / Outpaint
一個 Checkpoint，包含三位成員
每個功能塊叫節點 (Node)，用線連起來就是工作流 (Workflow)。載入 Checkpoint 時，會同時拿到：
在潛在空間中完成主要的繪圖作業。例：SD 1.5、Juggernaut XL、Animagine XL 4.0
把正面與負面提示詞翻譯成 AI 看得懂的數學向量。
把壓縮的 Latent 潛在圖像，解碼成人眼看得懂的真實圖片。
KSampler：連接提示詞與畫家的樞紐
固定＝畫面相近；Randomize＝每次都有新驚喜。
Euler + Normal 簡單穩定；DPM++ 2M + Karras 兼顧速度與細節。
LoRA 調風格，RealESRGAN 補細節
放在 Checkpoint 與提示詞 / KSampler 之間
AI 重新判讀邊緣並補全細節，512 → 1024 清晰銳利。
技巧：Ctrl+G 建立群組，右鍵可整組啟用或停用。要放大同一張滿意的圖，把 Seed 控制從 After 改為 Before。
ControlNet：用參考圖精準指定構圖
從參考圖提取 Openpose 骨架或 Depth Map 深度圖。
結合正面提示詞與 VAE。Strength 調強度；Start / End 限定介入區間
實例：春景變冬景。用春季山景產生深度圖，以 Ctrl+Shift+V 複製提示詞節點（保留連線），把季節改成「冬天」再執行，就得到同構圖、同視角的雪景。
Flux：高畫質與局部重繪
Flux Schnell 只需約 4 步、CFG 設為 1，幾乎不用負面提示詞。
圖片右鍵 → Open in MaskEditor，塗出要修改的區域。
Inpaint Model Conditioning 合併圖像、遮罩與提示詞。
Dual Clip Loader 載入 clip_l 與 T5。Flux Fill 模型放在 diffusion_models。
Differential Diffusion 修邊緣；Flux Guidance 加強提示詞引導。
擴圖與分享工作流
用 Pad Image for Outpainting 左右各擴 400 像素，再交給 Inpaint 管道。Flux 保留中央原圖，向外想像出完整場景，例如把鋼琴特寫擴成整間房間。
可匯出 JSON，或直接嵌在 PNG 中。載入他人工作流出現紅框時，開 Manager，點 Install Missing Custom Nodes 或 Install Missing Models 自動補齊。
重點回顧
- Checkpoint 三位一體：Model 作畫、Clip 翻譯提示詞、VAE 解碼 Latent。
- KSampler：Seed、Steps、CFG、Sampler、Denoise 決定品質與風格。
- LoRA + RealESRGAN：輕量換風格，AI 放大真正補細節。
- ControlNet：用 Openpose 與 Depth Map 精準控制姿態與空間。
- Flux Fill：搭配 MaskEditor、Differential Diffusion、Pad Image，完成無痕重繪與擴圖。