Nunchaku FLUX.1 CustomV3保姆级教程：从安装到出图全流程
你是否试过输入一段文字，几秒钟后就得到一张细节丰富、风格鲜明的高清图片？不是概念图，不是草稿，而是真正能用在设计稿、社交平台甚至商业展示中的成品图。Nunchaku FLUX.1 CustomV3 就是这样一个“说画就画”的工具——它不靠堆参数，也不靠调复杂设置，而是在 ComfyUI 界面里点几下、改几个词，就能稳定输出高质量图像。
这篇教程不讲模型原理，不谈量化算法，也不列一堆配置项。它只做一件事：带你从零开始，完整走一遍“打开镜像→选工作流→写提示词→生成图片→保存结果”的全过程。无论你用的是 RTX 4090 还是其他主流显卡，只要能跑 ComfyUI，就能照着操作，10 分钟内看到第一张属于你的 AI 图片。
不需要 Python 基础，不用改 config 文件，更不用编译代码。你只需要知道“哪里点”“填什么”“等多久”“怎么存”。下面我们就从最基础的一步开始。
1. 镜像部署与环境准备
Nunchaku FLUX.1 CustomV3 是一个开箱即用的预置镜像，所有模型权重、LoRA、ComfyUI 节点和工作流都已提前配置好。你不需要手动下载模型、安装插件或调试路径——这些事，镜像已经替你完成了。
1.1 硬件要求与部署方式
该镜像对硬件的要求非常务实：
- 最低推荐显卡：RTX 3060（12GB）
- 理想配置：RTX 4090（24GB）或同级别显存≥16GB 的消费级 GPU
- 系统内存：建议 ≥32GB（避免生成过程中因内存不足中断）
- 存储空间：预留 ≥25GB 可用空间（含模型缓存）
部署方式极简：在支持镜像部署的平台（如 CSDN 星图镜像广场）中搜索Nunchaku FLUX.1 CustomV3，点击启动即可。整个过程无需命令行操作，界面化完成。
小提醒：该镜像默认启用
nunchaku-flux.1-dev-myself工作流，已集成 FLUX.1-Turbo-Alpha 主干模型 + Ghibsky Illustration LoRA，无需额外加载或切换。你看到的就是最终可用状态。
1.2 启动后首次访问
镜像启动成功后，你会获得一个 Web 访问地址（形如https://xxx.csdn.net）。在浏览器中打开该地址，自动进入 ComfyUI 主界面。
此时你看到的不是空白画布，而是一个已加载好节点图的完整工作流。界面右上角会显示当前 GPU 使用率、显存占用和推理状态，方便你实时掌握运行情况。
注意：首次加载可能需要 10–20 秒（模型权重加载阶段），请耐心等待节点图完全渲染完毕再操作。若页面长时间空白，请刷新一次。
2. 工作流结构快速认知
ComfyUI 的核心是“节点式工作流”，每个方块代表一个处理步骤，连线表示数据流向。Nunchaku FLUX.1 CustomV3 的工作流经过高度精简，共包含 7 个关键节点，全部围绕“输入→理解→生成→输出”这一主线设计。
2.1 关键节点功能一览
| 节点名称 | 作用说明 | 是否可编辑 | 小贴士 |
|---|---|---|---|
CLIP Text Encode (Positive) | 解析你写的正向提示词（描述想要的画面） | 可双击修改 | 这是你唯一需要动手改的地方 |
CLIP Text Encode (Negative) | 设置反向提示词（排除不想要的元素，如“模糊”“畸变”） | 可双击修改 | 初学者可先保持默认 |
KSampler | 控制采样过程（步数、CFG 值、随机种子） | 建议新手勿动 | 默认值已针对质量与速度平衡优化 |
VAEDecode | 将潜空间数据转为可视图像 | 不建议修改 | 模型已绑定专用 VAE |
Save Image | 保存最终生成图 | 可右键导出 | 支持 PNG 格式，无压缩失真 |
其余节点（如Load Checkpoint,Load LoRA,CLIP Set Last Layer）均为固定配置，负责加载 FLUX.1-Turbo-Alpha 主模型与 Ghibsky 插画风格 LoRA，确保每次生成都自带细腻笔触与高饱和色彩表现。
2.2 为什么这个工作流特别适合新手？
- 无冗余节点：没有“图像预处理”“多尺度融合”等进阶模块，避免干扰判断
- 风格预设固化：Ghibsky LoRA 已深度融入流程，无需手动加载或调节强度
- 默认参数合理：采样步数设为 20，CFG 值为 3.5，兼顾细节还原与构图稳定性
- 错误容错强：即使提示词稍简略，也能生成结构完整、色彩协调的图像
你可以把它理解成一台“专业调校好的相机”——对焦、光圈、白平衡都已设好，你只需构图、按下快门。
3. 提示词编写与效果控制
在 AI 绘图中，“写什么”比“怎么写”更重要。Nunchaku FLUX.1 CustomV3 对中文提示词支持友好，但要获得理想效果，仍需掌握几个实用原则。
3.1 正向提示词：三要素法
我们推荐用“主体 + 场景 + 风格”三段式结构组织提示词，每部分用英文逗号分隔。例如：
a young woman with silver hair, standing on a floating island at sunset, ghibsky illustration style, soft lighting, detailed eyes, cinematic composition- 主体：明确核心对象（人物/物体/角色），加上关键特征（发色、服饰、姿态）
- 场景：交代环境与氛围（时间、地点、天气、光影）
- 风格：直接写明
ghibsky illustration style，这是触发 LoRA 生效的关键词
实测经验：漏掉
ghibsky illustration style会导致画面偏写实、线条变硬；加上后人物皮肤更通透、背景渐变更柔和、整体更具手绘质感。
3.2 反向提示词：防翻车清单
反向提示词不是必须改，但建议保留以下基础排除项，防止常见瑕疵：
deformed, blurry, bad anatomy, disfigured, poorly drawn face, mutation, mutated, extra limb, ugly, poorly drawn hands, missing limb, floating limbs, disconnected limbs, malformed hands, blur, out of focus, long neck, username, watermark, signature这些词已在CLIP Text Encode (Negative)节点中预置。如果你发现某次生成出现手指错位或背景糊成一团，可在此处追加fused fingers或smudged background等具体问题词。
3.3 中文提示词怎么写？直接写，但加引导词
该工作流支持中文输入，但纯中文描述有时解析不够精准。我们建议采用“中文主干 + 英文风格词”混写方式：
推荐写法：一只橘猫趴在窗台上，阳光洒在毛尖，ghibsky illustration style, warm tone, soft shadows
不推荐写法：橘猫 窗台 阳光 毛发光（缺少语法连接，模型易误解为多个独立对象）
小技巧：不确定某个风格词怎么翻译？直接查英文名。比如“吉卜力风”=
ghibsky illustration style，“赛博朋克”=cyberpunk, neon lights, rain-soaked street。
4. 生成与导出全流程实操
现在我们来完整走一遍从点击到保存的每一步。以生成“一只戴着圆框眼镜的柴犬，在咖啡馆看书”为例。
4.1 修改提示词
- 在节点图中找到标有
CLIP Text Encode (Positive)的蓝色方块 - 双击该节点，弹出文本编辑框
- 清空原有内容，粘贴以下提示词：
a shiba inu wearing round glasses, reading a book in a cozy café, warm lighting, wooden table, steam rising from coffee cup, ghibsky illustration style, soft focus background, gentle expression- 点击右下角
Update保存修改
4.2 执行生成
- 确认右上角
Queue Size显示为0（表示无排队任务） - 点击右上角绿色
Queue Prompt按钮（不是Run，ComfyUI 新版 UI 已统一为 Queue） - 等待状态栏显示
Running...，GPU 使用率上升 - 生成耗时约 8–12 秒（RTX 4090 实测），取决于提示词复杂度
观察提示：生成过程中，
KSampler节点会显示当前采样步数（如Step: 15/20），进度条实时更新。无需干预，静待完成。
4.3 查看与保存结果
- 生成完成后，
VAEDecode节点下方会出现缩略图预览 - 将鼠标悬停在缩略图上，右侧会弹出放大视图
- 确认效果满意后，右键点击
Save Image节点 → 选择Save Image - 浏览器将自动下载 PNG 文件，文件名格式为
ComfyUI_XXXXX.png
导出说明：该镜像默认输出分辨率为 1024×1024，符合多数平台发布需求。如需其他尺寸，可在
KSampler节点中修改Width和Height参数（需重启工作流生效）。
5. 效果优化与常见问题应对
生成第一张图只是开始。真正让作品脱颖而出的，是微调与积累。以下是我们在实际使用中总结出的 4 个高频优化方向。
5.1 提升细节表现力：加关键词，不加参数
很多人习惯调高 CFG 值或增加采样步数来“提升质量”，但在本工作流中，更有效的方式是补充描述性关键词：
| 目标效果 | 推荐添加词 | 实际作用 |
|---|---|---|
| 皮肤更真实 | subsurface scattering,pore detail | 增强半透明感与纹理层次 |
| 光影更自然 | volumetric lighting,rim light | 强化轮廓光与空气感 |
| 构图更专业 | rule of thirds,shallow depth of field | 优化主体位置与虚化过渡 |
| 色彩更协调 | color graded,cinematic color palette | 触发内置色彩映射增强 |
这些词无需解释含义，直接加入正向提示词末尾即可生效。
5.2 处理生成失败：三步定位法
偶尔会出现黑图、全灰图或报错中断。按以下顺序排查：
- 检查提示词语法：确认没有中文标点混入英文逗号，无未闭合括号
- 查看日志面板：点击左下角
Show Log，查找ERROR或CUDA out of memory字样 - 重置采样参数：临时将
Steps从 20 改为 15，CFG从 3.5 改为 3.0，再试一次
实测结论：90% 的“失败”源于提示词中存在冲突描述（如同时写
photorealistic和cartoon style），而非硬件问题。
5.3 批量生成：用种子控制变量
想对比不同提示词的效果？或生成同一角色的多角度图？利用KSampler中的Seed参数：
- 设定固定数字（如
12345）→ 每次生成相同构图，仅响应提示词变化 - 设为
-1→ 每次随机新种子，适合探索创意可能性 - 连续生成时，手动递增种子值（
12345→12346→12347）可保证画面差异可控
这个技巧在角色设定、产品多视图展示等场景中极为实用。
6. 总结：你已经掌握了专业级图像生成的核心能力
回顾整个流程，你会发现：Nunchaku FLUX.1 CustomV3 的价值，不在于它有多“强大”，而在于它把强大变得极简。
你不需要懂扩散模型的数学原理，就能用三段式提示词精准表达想法；
你不需要研究 LoRA 加载机制，就能一键获得吉卜力级别的插画质感；
你不需要配置 CUDA 环境，就能在 RTX 4090 上实现秒级出图。
这正是 AI 工具该有的样子——技术隐身，体验凸显。当你不再被“怎么跑起来”困扰，才能真正把注意力放在“我想表达什么”上。
下一步，不妨试试这些练习：
- 用同一张图的提示词，只替换
ghibsky illustration style为oil painting，观察风格迁移效果 - 把“咖啡馆看书的柴犬”改成“深夜实验室里的机械猫”，看看科技感如何自然融入
- 给朋友拍一张照片，用手机文字描述场景，让模型为你重绘成插画风格
创作的起点，永远比你想象中更近。
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