在 AI 繪圖技術突飛猛進的 2026 年，創作者對生成效率與角色一致性的要求已達到前所未有的高度。Z-Image Turbo 憑藉其卓越的生成速度與優異的基礎畫質，成為當前開源社群中極具競爭力的模型架構。然而，若要在保持特定角色特徵的同時，又能自動化生成多樣化的場景，單靠基礎提示詞往往力有未逮。這正是 ComfyUI 展現其模組化優勢的核心時刻。
本文將深入探討如何構建一個高效能的自動化工作流，核心在於整合了 LoRA 技術以鎖定特定角色特徵（如本站原創角色「萌芽娘」），並導入 Wildcards 動態提示詞系統，徹底解放手動輸入的負擔。透過 ComfyUI 的節點式架構，我們能將模型載入、尺寸設定、提示詞編碼與採樣器進行解耦。對於擁有高效能硬體（如 RTX 50 系列顯卡）的使用者來說，這套工作流能將 1280 x 960 px 的高解析度圖形在極短時間內渲染完成，實現「一次設定，無限生成」的作業模式。
此工作流的精髓在於其「動態性」。相較於傳統 WebUI 較為線性的作業流程，ComfyUI 配合 comfyui-impact-pack 擴充套件中的 ImpactWildcardEncode 節點，能讓創作者在提示詞中嵌入變數。這意味著你可以同時調用多個 LoRA 模型，並結合預先寫好的 Wildcards 文字檔，隨機組合出不同的服裝、表情與背景。無論是進行大規模的模型壓力測試，還是為網站產出高品質插圖，這套流程都是不折不扣的生產力神器。
📝 核心技術要點說明
| 項目 | 說明與建議路徑 |
|---|---|
| 核心模型 (UNET) | 需放置於 ComfyUI\models\diffusion_models，建議使用 Z-Image Turbo bf16 版本。 |
| 文字編碼器 (CLIP) | 需放置於 ComfyUI\models\text_encoders，如 Qwen 3 4b 系列。 |
| 影像解碼 (VAE) | 需放置於 ComfyUI\models\vae。 |
| 微調模型 (LoRA) | 需放置於 ComfyUI\models\loras，用於固定角色外貌或改變畫風等。 |
| 動態提示詞檔案 | 需放置於 ComfyUI\custom_nodes\comfyui-impact-pack\wildcards。 |
| 必要自定義節點 | 必須安裝 comfyui-impact-pack 以驅動 Wildcard 等相關功能。 |
上述提到的三大核心模型（Diffusion Models、Text Encoders 與 VAE），在您將本文提供之工作流 JSON 檔案導入 ComfyUI 時，系統若偵測到本地路徑缺少對應檔案，通常會自動跳出提示，詢問是否協助下載這些模型。這項自動化機制能大幅降低初次配置的門檻，確保工作流在不同設備間遷移時的便利性與穩定性。若對於動態提示詞的使用不熟悉，可以參照過去本站發表過的教學圖文，保證一看就懂！
▲ 此圖展示了工作流的整體邏輯分佈，主要分為三個步驟。Step1 負責載入 Z-Image Turbo 核心模型與 CLIP/VAE；Step2 鎖定 1280 x 960 px 影像尺寸，也可以依據需求調整；Step3 則透過 ImpactWildcardEncode 節點將 mnya_niang_z 角色的 LoRA 模型與 Wildcards 動態提示詞進行整合，讓模型能在隨機生成的場景中保持高度的角色特徵一致性。圖片最終會存放到 ComfyUI\output\Z-Image 路徑下，工作流中也能即時預覽生成結果喔！您可以參考這個架構，設計出自己獨特的一套生成組合喔！
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希望能幫助大家創作更加快速與流暢喔！😁
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