今天演示的工作流是FluxRedux 换装去纹理二次采样ComfyUI 流程，它结合了图像遮罩编辑、模型条件约束和再采样机制，用于实现服装替换与画面细节修复。在效果上，这个工作流不仅能完成模特原始服饰的区域替换，还能处理横纹等常见瑕疵问题。通过多节点协同配合，工作流实现了从输入图片、遮罩分割、模型推理到最终合成输出的一整套自动化操作。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CLIPTextEncode（正向） 去纹理换装的文本驱动核心CLIPTextEncode（负向） 纹理噪点抑制器FluxGuidance Prompt 执行力度强化StyleModelApply（Redux 风格模型） 去纹理风格融合器使用方法应用场景开发与应用工作流介绍这个工作流的整体设计围绕服饰替换与去纹理优化展开。流程首先载入模特图像和目标服装图像，通过遮罩方式指定替换区域，再交由Flux 系列模型与Redux 风格模型共同作用，结合 VAE 编解码与 CLIP 视觉条件约束，完成换装与图像重建。其特别之处在于加入了去横纹与图像细化的机制，确保在深色服装和复杂纹理下依旧能够保持自然效果。核心模型该工作流主要依赖于 FLUX 系列的扩散模型，配合 Redux 风格模型和标准的 VAE 与 CLIP 模块，形成完整的推理组合。FLUX 提供高质量的区域填充与修复，Redux 用于风格与材质一致性，VAE 保证潜空间与像素空间的互转精度，CLIP 模块承担条件约束，确保生成效果符合设定。模型名称说明FLUX InpaintOutpaint UNet (flux1-fill-fp16)负责图像局部修复与填充，适合换装任务FLUX Redux Style (
