今天给大家演示一个「Qwen 固定人物 IP 多场景写真生成」的 ComfyUI 工作流。它可以在保持人物五官特征完全一致的前提下，让同一角色在不同穿搭、不同场景、不同光线、不同姿态中自然亮相。这套工作流结合了 Qwen-VL 的图像解析与 Qwen-Image-Edit 的编辑能力，再配合多段 LoRA 叠加和连贯的提示词生成链路，实现从单张人物照出发，自动生成多套高质量写真级图像。通过解析节点与生成节点的协同，它能让创作者轻松打造稳定统一的角色 IP 写真集，非常适合短视频封面、博主写真扩展、虚拟偶像内容生产等使用场景。文章目录工作流介绍核心模型Node 节点工作流程大模型应用AILab_QwenVL 人物特征解析与图像语义抽取RH_LLMAPI_NODE 多场景结构化提示词生成ProcessString（辅助 LLM 输出清洗） 文本规范化与结构提取使用方法应用场景开发与应用工作流介绍这套工作流围绕「固定人物特征、输出多风格写真图」展开设计，核心思路是先用解析模型提取人物特征，再通过结构化提示词生成链路，让每一张输出图在保持原貌的同时具备鲜明场景变化。核心模型部分由 Qwen-VL、Qwen-Image-Edit、UNet、VAE 和多级 LoRA 构成，负责图像理解、特征编码、编辑生成与风格调控。节点部分涵盖图像加载、文本预处理、模型加载、特征编码、LLM 解析、字符串拆分、采样生成与图像预览等模块，每个节点承担清晰的职责，确保工作流从输入到生成的过程流畅稳定。整体结构简单但功能密度高，是一套专注“多场景一致人物写真生成”的成熟模板。核心模型在整个流程中，模型之间彼此协作：Qwen-VL 用于读取原图并生成结构化描述，Qwen-Image-Edit 负责将描述转为可执行的图像编辑条件，UNet 与 Sampler 提供最终的扩散生成能力，VAE 则负责图像与潜空间的往返解码。LoRA 进一步调整风格走向与人物细节，保证一致性与美观度同时兼具。最终生成的画面既写实又统一，适合批量构建人物写真主题集。模型名称说明Qwen-VL（AILab_QwenVL）图像理解与人物特征解