今天分享一个最近看到还不错的产品精修的工作流，原理不难，一起来看看

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介绍

今天是2024年最后一天啦，从下半年开始慢慢加大这个号内容的更新，感谢大家的关注和支持，今天最后一天继续分享一个很实用的产品精修的工作流，这个是可以用在商用场景的，今天这个流免费分享给大家。

先来看几张效果，左边是原图，右边是修后的。

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**工作流介绍
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先来看完整的工作流

这套流的核心思路是利用Controlnet的能力，可以有效的保持物品构图一致性。Flux下面的Controlent比较还不是非常强，所以这里我们用的SDXL的模型和Controlent来实现该功能。

工作流整体流程如下：

• 图片处理

• Controlent控制

• 出图加调色

2.1 图片处理

这一步核心就是做了背景去除，提供了两种选项，产品是简单背景比如白底之类的，就直接使用

如果是有复杂背景，这里就要把编号改成2，这里就会先利BiRefNet的能力来去除背景。

2.2 Controlnet控制

这里一共用了3个Controlent来控制构图

第一个用了线稿，提取产品的大体轮廓，这是第一层控制

第二个用了Tile，这个很重要，用来让出的图和原图比较接近，不然只是线稿的话，出来的东西细节上会有偏差，所以加了Tile这层来提供可控性，更接近原产品效果。

最后再加一个antest，他能基于我们的原图，对生成的图片做一个控制，保持比较高的一致性。

参数的话要根据实际情况来调整，大家多测试，一般不要拉太满，要留一些给AI自由发挥，比如你Tile如果拉满了，会发现出的图和原图很像，就达不到翻新精修的效果了。

2.3 出图加调色

这里利用了SDXL的出色能力，来出图，出图后会和原图有较大色差，这时候就要用到图像调色功能，让颜色更加接近原图，这个节点之前几次分享也出现过，很好用的一个节点。

这里还额外有一个很好有的节点，我也是第一次知道，它通过高低频的方式来恢复细节，特别是带文字的一些细节，可以把原图的文字细节很好的还原到新的图上。

image接出的图

detail_image接原图

mask 遮罩接涂抹文字的区域

来一组对比图来说明

我对原图箭头指的这里做了遮罩涂抹，这样在生成图片后，会再做一步处理，把原图这个涂抹的区域还原到我最终的出图上，这个非常适合电商场景下对细节的还原。

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总结

ok，这就是今天这套产品精修工作流的分享，很不错的一个工作流，特别是最后还原细节的，之前我也没用过，记得收藏。

技术的迭代是飞快的，要关注最新的消息才不会掉队。

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今天介绍的颜色插件和工作流我都打包好了。

工作流获取

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