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ComfyUI-StyleTransferPlus 插件完全新手教程
1. 插件简介
ComfyUI-StyleTransferPlus 是一个专门做图片风格转换的强大插件，GitHub地址：https://github.com/FuouM/ComfyUI-StyleTransferPlus
想象一下，你有一张自己的照片，想要把它变成梵高的《星夜》风格，或者日本浮世绘的风格，这个插件就是专门干这个事情的！它就像一个超级智能的画家，能够学习各种艺术风格，然后把你的照片重新"画"成那种风格。
这个插件能给我们带来什么效果？
- 把普通照片变成油画风格
- 把风景照变成动漫风格
- 把人物照片变成素描风格
- 把现代照片变成古典绘画风格
- 甚至可以处理视频（虽然比较慢）
插件特色：
- 包含8种不同的风格转换算法，每种都有自己的特点
- 支持批量处理（可以一次处理多张图片）
- 不需要复杂的训练，直接就能用
- 效果非常逼真，比简单的滤镜强很多
2. 如何安装
方法一：通过ComfyUI管理器安装（推荐）
- 打开ComfyUI，点击右下角的"Manager"按钮
- 在弹出的窗口中选择"Install Custom Nodes"
- 搜索"StyleTransferPlus"
- 找到"ComfyUI-StyleTransferPlus"，点击"Install"
- 重启ComfyUI
方法二：手动安装
- 找到你的ComfyUI安装目录
- 进入
custom_nodes文件夹 - 在这里打开命令行（按住Shift+右键，选择"在此处打开命令窗口"）
- 输入：
git clone https://github.com/FuouM/ComfyUI-StyleTransferPlus.git - 重启ComfyUI
重要提醒： 安装完插件后，还需要下载对应的模型文件（每个算法都有自己的模型），具体下载方法在每个节点的说明中都有详细介绍。
3. 节点详细解析
3.1 Neural Neighbor 节点
这个节点是干嘛的？
Neural Neighbor 就像一个特别细心的画家，它会仔细分析风格图片的每一个细节，然后在你的内容图片上找到最相似的地方，把风格"贴"上去。这个方法最慢，但效果最精细，特别适合处理需要保持很多细节的图片。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 尺寸 | size | 512 或 1024 | 512 | 就像选择画布大小，512像选A4纸，1024像选A3纸 | 图像缩放的目标尺寸 | 显卡内存少选512，显卡好选1024效果更清晰 |
| 按长边缩放 | scale_long | True/False | True | 决定是按图片最长的边还是最短的边来调整大小 | 控制图像缩放的基准边 | 一般选True，这样不会把图片拉变形 |
| 旋转增强 | flip | True/False | False | 像给风格图片做体操，转来转去让效果更好 | 对风格图像进行旋转增强 | 想要更好效果选True，但会变慢很多 |
| 内容损失 | content_loss | True/False | True | 防止原图的颜色乱跑，保持物体原本的颜色 | 实验性内容损失函数 | 如果发现颜色变得很奇怪就开启这个 |
| 色彩校正 | colorize | True/False | True | 像给图片调色，让最终效果更自然 | 是否应用色彩校正 | 一般都选True，除非你喜欢奇怪的颜色 |
| 内容权重 | content_weight | 0.0-1.0 | 0.75 | 像调节"原图保持度"，越高越像原图，越低越像风格图 | 内容保持与风格化的平衡权重 | 想要更像原图调高，想要更艺术化调低 |
| 最大迭代次数 | max_iter | 数字 | 默认值 | 像给画家更多时间画画，次数越多效果越好但越慢 | 每个优化步骤的迭代次数 | 急用可以调低，追求完美可以调高 |
3.2 CAST 节点
这个节点是干嘛的？
CAST 就像一个速度很快的画家，它特别擅长处理不同"域"的图片。比如把照片变成油画、把现代建筑变成古典风格等等。它的速度比Neural Neighbor快很多，效果也很不错。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 风格插值权重 | style_interp_weights | 数字列表 | 空（自动平均） | 当你用多个风格图片时，决定每个风格的"影响力" | 多风格混合时的权重分配 | 比如[0.7, 0.3]表示第一个风格70%，第二个30% |
| 模型架构 | model_arch | adain/adamean/adastd/efdm/hm | efdm | 像选择不同的画笔类型，每种有不同的效果 | 选择使用的神经网络架构 | efdm效果最好，adain最快 |
| 风格强度 | style_strength | 0.00-1.00 | 1.00 | 控制风格转换的强烈程度，像调节滤镜强度 | 风格化的强度控制 | 想要淡淡的效果调低，想要浓烈的效果调高 |
| 裁剪模式 | do_crop | True/False | False | 决定是先调整大小再裁剪，还是直接调整大小 | 图像预处理的裁剪选项 | 想要保持完整画面选False |
| 保持原色 | preserve_color | True/False | False | 保持原图的颜色，只改变纹理和笔触 | 是否保持内容图像的颜色 | 只想改变绘画风格不想改变颜色时选True |
| 尺寸 | size | 数字 | 512 | 处理图片的高度，越大效果越好但越慢 | 图像处理的目标高度 | 显卡好可以试试1024或2048 |
| 使用CPU | use_cpu | True/False | False | 强制用CPU处理，很慢但不会显卡内存不够 | 是否使用CPU进行计算 | 显卡内存不够时的救命稻草 |
3.3 EFDM 节点
这个节点是干嘛的？
EFDM 就像一个数学很好的画家，它能精确地分析图片的"特征分布"，然后完美地匹配风格。这个方法在保持内容的同时，能够很好地转换风格，速度也比较快。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 风格插值权重 | style_interp_weights | 数字列表 | 空（自动平均） | 多个风格图片的混合比例 | 多风格混合的权重控制 | [0.5, 0.3, 0.2]表示三个风格的比例 |
| 模型架构 | model_arch | adain/adamean/adastd/efdm/hm | efdm | 选择不同的处理方式 | 特征匹配的算法选择 | efdm是这个节点的主打算法 |
| 风格强度 | style_strength | 0.00-1.00 | 1.00 | 风格转换的强烈程度 | 风格化强度参数 | 0.5会产生半风格化的效果 |
| 裁剪模式 | do_crop | True/False | False | 图像预处理的裁剪选项 | 是否进行裁剪预处理 | 想要完整图像选False |
| 保持原色 | preserve_color | True/False | False | 只改变纹理不改变颜色 | 颜色保持选项 | 想要保持人物肤色选True |
| 尺寸 | size | 数字 | 512 | 处理图片的大小 | 图像处理尺寸 | 可以尝试更大的值如1024 |
| 使用CPU | use_cpu | True/False | False | 用CPU而不是显卡处理 | 计算设备选择 | 显卡内存不够时使用 |
3.4 MicroAST 节点
这个节点是干嘛的？
MicroAST 就像一个专门处理超高清图片的画家，它特别擅长处理大尺寸图片，速度很快，效果也很好。如果你有4K或者8K的图片想要做风格转换，这个节点是最好的选择。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 风格插值权重 | style_interp_weights | 数字列表 | 空（自动平均） | 多风格混合的比例控制 | 多风格插值权重 | [0.6, 0.4]表示两个风格的混合比例 |
| 模型架构 | model_arch | microast | microast | 专门为超高分辨率设计的算法 | MicroAST专用架构 | 固定选择，专为高分辨率优化 |
| 风格强度 | style_strength | 0.00-1.00 | 1.00 | 风格转换的强度 | 风格化程度控制 | 可以调节到0.8获得更自然的效果 |
| 裁剪模式 | do_crop | True/False | False | 图像预处理选项 | 是否进行裁剪 | 处理高分辨率图片一般选False |
| 保持原色 | preserve_color | True/False | False | 保持原图色彩 | 颜色保持功能 | 处理人像时建议选True |
| 尺寸 | size | 数字 | 1024 | 处理尺寸，可以很大 | 目标图像尺寸 | 可以设置2048甚至4096 |
| 使用CPU | use_cpu | True/False | False | 计算设备选择 | CPU/GPU计算选择 | 大图片处理时可能需要用CPU |
3.5 UniST 节点
这个节点是干嘛的？
UniST 就像一个既能画画又能做动画的全能画家，它不仅能处理图片，还能处理视频。但是它有个小要求：图片必须是正方形的。它特别适合制作一致性很好的视频风格转换。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 风格插值权重 | style_interp_weights | 数字列表 | 空（自动平均） | 多风格混合比例 | 多风格权重分配 | [0.7, 0.3]混合两种风格 |
| 风格强度 | style_strength | 0.00-1.00 | 1.00 | 风格转换强度 | 风格化程度 | 0.8可以获得更自然的效果 |
| 裁剪模式 | do_crop | True/False | True | 调整为正方形的方式 | 正方形裁剪选项 | True会先调整高度再裁剪成正方形 |
| 保持原色 | preserve_color | True/False | False | 保持原图色彩 | 颜色保持选项 | 处理人像建议选True |
| 尺寸 | size | 数字 | 512 | 正方形图片的边长 | 正方形图像尺寸 | 必须是正方形，512x512或1024x1024 |
| 使用CPU | use_cpu | True/False | False | 计算设备选择 | CPU/GPU选择 | 内存不够时的备选 |
3.6 UniST Video 节点
这个节点是干嘛的？
UniST Video 是专门处理视频的节点，它能让视频的每一帧都保持一致的风格。就像给整个视频换了一个艺术滤镜，但比普通滤镜强很多。它每次处理3帧连续的画面，确保视频的流畅性。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 风格插值权重 | style_interp_weights | 数字列表 | 空（自动平均） | 多风格混合比例 | 多风格权重控制 | [0.8, 0.2]主要用第一个风格 |
| 风格强度 | style_strength | 0.00-1.00 | 1.00 | 风格转换强度 | 风格化强度 | 视频建议0.8-0.9，太高会闪烁 |
| 裁剪模式 | do_crop | True/False | True | 调整为正方形 | 正方形裁剪 | 视频处理通常需要正方形 |
| 保持原色 | preserve_color | True/False | False | 保持原视频色彩 | 颜色保持 | 人物视频建议选True |
| 尺寸 | size | 数字 | 512 | 正方形视频的边长 | 视频帧尺寸 | 512够用，1024需要很多内存 |
| 使用CPU | use_cpu | True/False | False | 计算设备选择 | CPU/GPU选择 | 视频处理建议用GPU |
3.7 AesPA-Net 节点
这个节点是干嘛的？
AesPA-Net 就像一个特别懂美学的画家，它能识别图片中的美学图案，然后用这些图案来指导风格转换。这个方法特别适合处理有复杂图案的艺术风格，比如装饰画、花纹等。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 风格插值权重 | style_interp_weights | 数字列表 | 空（自动平均） | 多风格混合比例 | 多风格权重分配 | [0.6, 0.4]混合两种美学风格 |
| 风格强度 | style_strength | 0.00-1.00 | 1.00 | 风格转换强度 | 美学风格化强度 | 0.9可以保持更多原图细节 |
| 裁剪模式 | do_crop | True/False | True | 调整为正方形 | 正方形裁剪 | 这个算法需要正方形输入 |
| 保持原色 | preserve_color | True/False | False | 保持原图色彩 | 颜色保持功能 | 只想改变图案不想改变色彩时选True |
| 尺寸 | size | 数字 | 512 | 正方形图片边长 | 图像处理尺寸 | 处理复杂图案可以用1024 |
| 使用CPU | use_cpu | True/False | False | 计算设备选择 | CPU/GPU选择 | 复杂图案处理建议用GPU |
3.8 TSSAT 节点
这个节点是干嘛的？
TSSAT 就像一个特别细心的统计学家画家，它分两个阶段工作：先统计分析，再转换风格。这种方法虽然慢一些，但是能产生特别精确和艺术化的效果，特别适合需要高质量输出的场合。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 风格插值权重 | style_interp_weights | 数字列表 | 空（自动平均） | 多风格混合比例 | 多风格权重控制 | [0.5, 0.5]平均混合两种风格 |
| 风格强度 | style_strength | 0.00-1.00 | 1.00 | 风格转换强度 | 统计风格化强度 | 精细作品建议0.95 |
| 裁剪模式 | do_crop | True/False | False | 图像预处理选项 | 是否进行裁剪 | 保持原图比例选False |
| 保持原色 | preserve_color | True/False | False | 保持原图色彩 | 颜色保持选项 | 想要保持照片色彩选True |
| 尺寸 | size | 数字 | 512 | 处理图片尺寸 | 图像处理尺寸 | 高质量输出可以用1024 |
| 使用CPU | use_cpu | True/False | False | 计算设备选择 | CPU/GPU选择 | 这个算法比较慢，建议用GPU |
3.9 AesFA 节点
这个节点是干嘛的？
AesFA 是最新的节点，它结合了美学特征分析，能够智能地识别和转换图像的美学元素。它特别擅长处理需要保持美学平衡的风格转换，比如人像美化、艺术照片等。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 风格插值权重 | style_interp_weights | 数字列表 | 空（自动平均） | 多风格混合比例 | 多风格权重分配 | [0.7, 0.3]主要用第一个风格的美学 |
| 风格强度 | style_strength | 0.00-1.00 | 1.00 | 风格转换强度 | 美学风格化强度 | 人像处理建议0.8-0.9 |
| 裁剪模式 | do_crop | True/False | True | 调整为正方形 | 正方形裁剪选项 | 这个算法需要正方形输入 |
| 保持原色 | preserve_color | True/False | False | 保持原图色彩 | 颜色保持功能 | 处理人像时建议选True |
| 尺寸 | size | 数字 | 512 | 正方形图片边长 | 图像处理尺寸 | 高质量美学转换建议1024 |
| 使用CPU | use_cpu | True/False | False | 计算设备选择 | CPU/GPU选择 | 美学分析建议用GPU加速 |
3.10 Coral Color Transfer 节点
这个节点是干嘛的？
Coral Color Transfer 就像一个专门调色的画家，它不改变图片的内容和结构，只是把一张图片的颜色"搬到"另一张图片上。比如把夕阳的暖色调转移到一张冷色调的风景照上。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 颜色空间 | color_space | RGB/LAB/YUV | LAB | 选择调色的"工作台"，不同空间有不同效果 | 颜色转换的色彩空间 | LAB最自然，RGB最直接 |
| 颜色强度 | color_strength | 0.00-1.00 | 1.00 | 颜色转换的强度 | 颜色转移强度 | 0.7可以获得更自然的混合效果 |
| 保持亮度 | preserve_luminance | True/False | True | 保持原图的明暗关系 | 是否保持亮度信息 | 一般选True，保持图片的立体感 |
4. 使用技巧和建议
4.1 选择合适的节点
- 追求最高质量：使用Neural Neighbor，但要有耐心等待
- 日常使用平衡：使用CAST或EFDM，速度和效果都不错
- 处理大图片：使用MicroAST，专门为高分辨率优化
- 处理视频：使用UniST Video，保持帧间一致性
- 只想改变颜色：使用Coral Color Transfer
4.2 参数调节技巧
- 风格强度：从0.8开始尝试，然后根据效果调整
- 内容权重：想要保持原图多一些就调高，想要艺术化多一些就调低
- 尺寸选择：显卡内存够用的情况下，越大越好
- CPU使用：只有在显卡内存不够的时候才用
4.3 风格图片选择技巧
- 选择风格特征明显的图片，比如梵高的画作
- 避免选择过于复杂或杂乱的图片
- 风格图片的分辨率不用太高，512x512就够用
- 可以尝试多个风格图片混合使用
4.4 性能优化建议
- 先用小尺寸测试效果，满意后再用大尺寸
- 批量处理时，一次不要处理太多图片
- 定期清理ComfyUI的缓存文件
- 关闭不必要的其他程序释放显卡内存
5. 常见问题解答
5.1 安装问题
Q：为什么安装后找不到节点？
A：检查是否下载了对应的模型文件，每个算法都需要特定的模型文件才能工作。
Q：模型文件应该放在哪里？
A：放在ComfyUI的models文件夹下，不同算法有不同的子文件夹，按照说明操作即可。
5.2 使用问题
Q：为什么处理图片时显卡内存不够？
A：尝试降低图片尺寸，或者开启"使用CPU"选项。
Q：为什么效果不理想？
A：尝试调整风格强度、内容权重等参数，或者更换风格图片。
Q：为什么处理速度很慢？
A：Neural Neighbor本身就很慢，其他算法如果慢可能是CPU性能问题或者图片太大。
5.3 效果问题
Q：为什么转换后的图片有奇怪的颜色？
A：尝试开启"内容损失"或"保持原色"选项。
Q：为什么图片变得很模糊？
A：尝试增加处理尺寸，或者调整风格强度。
Q：为什么风格转换不明显？
A：检查风格图片是否足够有特色，调高风格强度参数。