Kolors模型结合Joy_caption反推提示词生图
【工作流介绍】
这个工作流重点运用了 Joy_caption 这一节点。
当您开启工作流时，首先于最左侧的加载图像区域上传您所需的图像。借助此节点能够实现对图像提示词的反推，并结合 ControlNet depth 以及 IPAdapterAdvanced (kolors) 这两个模块。其中，通过 ControlNet depth 能够对构图进行简便控制，利用 IPAdapter 则能达成风格迁移的统一。目前，采样器内置参数已经完成设置，您可以直接运行。快来体验一下吧！

【使用场景】
在您看到一张图像，却不知如何修改提示词的情况下，此时可以借助 Joy_caption 这个节点进行反推。它在语义理解方面表现极为出色，能够精准描绘出此画面包含的所有关键信息。这不仅极大地节省了您的时间，还显著提升了工作效率。
例如，当您面对一张复杂的城市街景图像，难以确定提示词的修改方向时，Joy_caption 节点能迅速解析出街道布局、建筑风格、人物活动等关键要素，为您后续的创作提供清晰思路。再比如，对于一张抽象艺术图像，它也能准确捕捉到色彩运用、线条走向等重要信息，助力您创作出更具个性的作品。

【关键节点】
Joy_caption

【模型版本】
Kolors
模型名称:Kolors diffusion pytorch model.fp16.safetensors

【LoRA模型】
无

【ControlNet应用】
DepthA预处理器
开始时间：0
结束时间：0.3
强度：0.5

【K采样器】
CFG：3
采样方法：dpmpp sde
调度器：sgm uniform
降噪：1