今天给大家带来的是一个我认为非常有价值的工作流，就是一键生成带笔触的书法字体效果，话不多说，我们上图。
以上所有的操作，
在工作流中只需要需入文字，调整参数就好，不需要上传参考图，不需要垫图
（当然，也可以垫哈），也不需要排版，全部自动化处理，那他们是怎么实现的呢？我们开始今天的教程吧。
3.2 理解ControlNet应用和深度预处理器
其实刚开始，我是看了liblib上发的效果得到的想法，这个效果的本质其实是lora+ControlNet控字，然后在原来的字体上增加笔触效果。
1.首先他必须垫图和前期在ps等软件上排好版，然后再上传到webui上加效果；
总之，我觉得还可以更方便些，所以在此基础上，我探索了工作流，完美的解决了上述问题。
工作流的核心逻辑是通过先输入文字抠图变成图片，再交给“ControlNet预处理器”变成深度图片，然后 一起喂给“K采样器”出带笔触的书法字体，之后将图片变成遮罩交给“渐变覆盖”节点，再结合之前的尺寸和背景，最后出最终效果图。
在理解了大致的流程之后，我们就要进入本章最重要的环节了——工作流的详细拆解和解析，我会先解析重要的流程关键点，再说明过程关键点，最后串起来就完成整个工作流的搭建了。
首先我们需要安装一个书法lora，大家可以去liblib上自行下载，然后安装到本地。
这一部分的工作流如下，别忘了复制liblib上的提示词哈，这是关键。
底模：
sd1.5dreamshaper_8.safetensors
大家也可以安装liblib上推荐的模型，都可以的。
正向：
Lettersart,hardLetter,monochrome,greyscale,no humans,abstract,white background,calligraphy brush \(medium\),traditional media,simple background,signature,<lora:Lettersart:0.8>,
Lora模型强度：
值越大越接近lora风格，是用来控制lora模型对生图风格的影响大小的。
关于lora这一块，大家不太清楚的可以去访问我之前的文章，在里面有详细的解答：
这个工作流的核心其实还是ControlNet的应用，说白了就是控图，先把字体的外形保留下来，接着再外形上增加笔触效果就可以了，理解了这个，后面就比较简单啦。
大家 如果对ControlNet还不是很懂的话，可以查看我上一篇文章，里面有很细致的介绍，这里就不多说啦。
这里用到了“Zoe深度预处理器”和“Control_v11f1p_sd15_depth.pth”模型。
我们趁此机会，来聊下这个深度预处理的底层原理是什么。
他是通过将图片变成“黑白灰”三色来区分物体的前后关系、远近关系，并且还能够基本还原图片的外轮廓。
我们看下面这张面包图就能更加明白了，距离我们越近，颜色就越白，距离我们越远，颜色就越黑。
在Comfyui中，有好几种处理深度的预处理器，他们之间的差别我们可以对比看下。其实这些预处理器没有好坏之分，只有合适不合适，Zoe的两个和MiDsa、Depth Anything这三个在前后对比中拉的比较开，Depth Anything V2和Depth Anything这两个保留了更多的细节，建议大家自己都去尝试下。
这是文字的深度效果，里面的参数配置我现在也不是很清楚，没找到相关的文档，建议保持不动哈，大家有这方面的信息可以一起分享下哦。
ControlNet应用上还有一个“强度”的参数设置，这个参数是控制ControlNet对出图的影响程度的，“强度=0”意味着完全ControlNet对生图没有任何影响，强度越高，影响越大，我做了下面的测试，方便大家做对比。
下面两张是不同强度的对比，可以发现，强度太低，虽然笔触风格很潇洒，但是识别性太差，强度太高，虽然识别度很高，但是笔触的效果会被慢慢淡化，这里希望大家在调整下多尝试，找到一个中间值，既能保持识别度，也能强化笔触风格。
另外，开始时间和结束时间大家也可以尝试下，风格化效果也不错，说不定还会有惊喜哦。这个是需要 在“高级的ControlNet”中才有的，大家可以替换下试试。
了解了最重要的ControlNet模型在书法中的应用之后，我们还需要了解“渐变覆盖”节点的使用说明，这个节点是为了在最后环节给字体上颜色用的。
这个节点的本质其实是在遮罩层上涂上渐变色，然后加一张底图作为背景就好了。然后节点里面的参数，如果大家学过photoshop，就很好理解了，无非就是渐变颜色色值，图层之间的混合模式，渐变的角度等，大家自己多测试几下就知道的七七八八了，这里就不展开讲啦。
最后讲一下这个节点的安装，大家可以访问下方的官方网站进行安装，不会安装的可以看我之前的教程哦。
最后一个重要的节点就是“文本图像”节点，这个节点就是为了实现直接打字就能生成书法笔触效果的节点，这个节点里有三块参数是比较重要的。
首先我们讲一下怎么安装，他跟上面的渐变覆盖是同一套节点组，大家可以在下面找到该节点。
第一个关键的是字体，要想生成不同风格的笔触出发，我们首先要先生成不同风格的原字体，这里就需要先上传各种“字体包”到ComfyUI中，存放的路径在下图：
第二个关键的是字符变化范围和种子，这个功能是可以将字体随机排版成大小不一的样子，让字体更有排版感觉，大家可以看下下面的案例，字符变化范围越大，字之间的大小比例就越强，下面的“字符变化种子”是调整随机排版用的。
另外 ，上面的“排版”也是很重要的，分为“横版”和“竖版”，竖版就是文字是竖向排列的。
第三个关键的是画面的尺寸，也就是这里的宽度和高度，这里的尺寸设置直接影响我们最后出图的尺寸。
好了，在理解了上面的核心节点之后，我们就可以正式搭建工作流了，因为工作流很复杂，我确实没办法通过图文形式来很好地解释，大家有需要的可以私我要工作流哈，我这里尽量把流程梳理清楚给大家展示。
4.1 我们先要把输入的文字先抠出背景给到ControlNet预处理器，让ControlNet学习文字的轮廓形状。
4.2 接着我们把lora模型，正负向提示词全部连接到K采样器，先得到一个带白色背景的书法笔触效果。
4.3 最后，我们通过“获取图像尺寸”节点，来保证最终出图的尺寸和输入文字时候的尺寸保持一致，再到“渐变覆盖”节点中增加渐变色就可以啦。
这里我们还可以上传自己的背景图，如下，不过建议保持上传图片的尺寸和前面的尺寸保持一致。
4.4 别忘了K采样器出来的图片要变成遮罩再反转之后给到“覆盖节点”。
今天的分享到这里就结束啦，这个工作流我个人感觉还是有很大用处的，毕竟作为设计师，我们在设计海报，包装、宣传册、易拉宝等物料，或者是APP banner时，都需要用到字体的设计，之前我们只能够用一些书法字体，再或者高级一点的就是下载一些“汉字部首笔刷”，拿ps进行组装。
我并不是排斥上面的做法哈，因为有些时候，手动设计更容易达到设计师心中的要求，但是对于一些常规的宣传设计，我们或许可以考虑在效率上做点提升，让设计师能有更多地时间去接触新知识，新概念，我想AI带来的最大作用，也应该是这个吧。
喜欢的可以点个关注哦，欢迎大家一起讨论，共同进步。悄悄告诉大家，上面的ControlNet预处理器还可以换成别哦，说不定会有意外收获！
