以下是为您整理的关于工作流生成的相关内容：
Bot 智能体工作流：
Bot 由 4 个不同的工作流组成，在不同的情况下，Bot 会根据用户的输入去调用不同的工作流完成自动化的任务。
1. 当用户“在 Bot 中直接输入查询需求去抓取热点”时，采用 hotspot_direct_output 工具。
2. 当用户“在 Bot 中直接输入查询需求去抓取热点，并要求同时将结果发送企业微信群”时，使用 hotspot_bot_file_wechat 工具。
3. 当用户“需要获取飞书中客户的查询需求去抓取热点，将结果发送企业微信群聊”时，采用 hotspot_feishu_file_wechat 工具。
4. 当用户“需要提供检索需求和 URL 网页链接去抓取相关信息，将结果发送企业微信群聊”时，采用 search_bot_file_wechat 工具。实现从简单到复杂的不同流程的自动化，包括单一需求、单个平台界面的关键词检索，到多平台获取用户需求和发送结果（飞书coze微信）。
ComfyUI 生成绿幕素材工作流：
1. 首先加载默认文生图工作流，根据需要添加 lora 节点。
2. 生成绿幕背景的素材，思路是在绿幕上进行局部重绘。准备一张绿幕背景图，RGB 为<0,255,0>，尺寸根据自己需要设置，比如 512768（匹配 SD1.5 模型）。
3. 将 empty latent image 节点删掉，加载 load image 节点，上传绿幕图。
4. 右键点击 load image 节点，进入蒙版编辑器绘制蒙版，点击保存（蒙版画出主体大致轮廓即可，不用特别精细）。
5. 然后把绿幕和蒙版输入潜空间重绘，加载 vae encode for inpainting 节点，grow mask by 值适当高点。
6. 下面是正反提示词部分。由于最终输出的图片包含“主体”和“绿幕背景”两个部分，所以需要两个正向提示词节点（clip text encode prompt），一个填写“主体”描述，一个填写“green background”。并使用 conditioning concat 节点进行串联后发送到采样器，这样可以对两部分语义进行分隔。
7. 反向提示词正常写，为了最终抠图效果，希望尽量避免出现绿色、阴影，把 green,shadow 加进去即可。
8. 最后连接好所有节点，选择好模型，设置采样器参数，跑图测试。还可以用这个工作流来训练一个绿幕 lora。
ComfyUI 绿幕素材抠图工作流：
1. 这个部分需要用到 ComfyI2I 的一些节点，思路是通过拾色器识别绿幕，为素材主体生成蒙版，再把绿幕切除掉，得到一张透明背景的 png 抠图素材。
2. 首先加载 image select color 节点，左侧与上个部分的 vae deconde 节点相连，RGB 设置为<0,255,0>，容差（variance）尽量高一些，设置为 100。可以在右侧连上 preview image 节点预览，灵活调整容差值。
3. 然后把拾取颜色的图片转换为蒙版，添加 convert image to mask 节点，channel 设置为 green，左侧与 image select color 相连，右侧添加 mask ops 节点，这是一个非常实用的蒙版处理工具，主要设置 4 个参数：channel（通道）为 green，shrink_grow（收缩范围）为 310，invert（将蒙版从绿幕反转为主体，0 为不反转）为 1，blur_radius（羽化半径）为 02。shrink_grow 和 blur_radius 可以根据素材灵活调整。
4. 然后将 mask ops 节点右侧的 mask_image 连接 cut by mask 节点，将蒙版外的部分切除，最后 cut by mask 右侧连接 save image 节点。也可以 image select color 节点左侧替换为 load image 节点，上传任一张绿幕素材进行抠图。
工作流迭代改进点：训练绿幕 lora，生成更纯净的绿幕素材；对非绿幕的正常图片进行抠图。
2024-08-19