基于FLUX模型的图像定制框架DreamO官方原生ComfyUI节点：DreamO Comfyui

之前介绍过的基于FLUX模型的图像定制框架DreamO，官方团队在近期推出了ComfyUI 原生实现插件，DreamO支持多种图像定制任务，同时实现多种条件（如身份、主体、风格、背景等）的无缝集成

该插件基于 ComfyUI 2025.5.19 版本开发，因此需要更新 ComfyUI版本，目前仍处于预览阶段。由于团队对 ComfyUI 的熟悉程度有限，该实现可能并非最优方案，也有可能与原始 Diffusers 实现存在差异。

• GitHub：https://github.com/ToTheBeginning/ComfyUI-DreamO
• 网盘：https://www.123865.com/s/hyQyTd-0CHDv 提取码:AtNK

🧰 安装说明

手动安装步骤：

目前该插件尚未上线ComfyUI Manager，你需要手动安装此插件

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/ToTheBeginning/ComfyUI-DreamO.git
pip install -r requirements.txt

安装完成后重启 ComfyUI 即可生效。

📦 模型依赖与下载

FLUX 模型

⚠️ 注意：如果你的设备上已有 FLUX 模型，可跳过模型下载部分。否则请继续阅读以下内容。

DreamO 相关模型文件

前往 HuggingFace 页面，下载所有 .safetensors 文件并放入以下路径：ComfyUI/models/loras

其他必要模型：

• dreamo-embedding：放入 ComfyUI/models/dreamo（支持自动下载）
• ben2：放入 ComfyUI/models/dreamo
• flux-turbo：放入 ComfyUI/models/loras，并重命名为 flux-turbo.safetensors

🛠️ 工作流程示例

项目中附带了两个基础工作流程模板，位于 workflows 文件夹：

• single_condition.json：适用于单条件输入（如仅 ID 或 IP）

从测试结果来看，会出现手部崩坏的问题，目前已有用户向开发者反应，开发者表示会优化模型或者调整工作流。

• multi_condition.json：适用于多条件组合输入（如 ID + 风格 + 衣着）

多图会出现脸部无法保持一致的情况，此工作流的实用性很低

你也可以参考 DreamO 官方文档了解 支持的任务类型及提示格式。

🔧 核心节点介绍

DreamOProcessorLoader

加载用于图像预处理的两个模型：

• BEN2：用于背景移除；
• facexlib：用于人脸检测与对齐。

DreamORefEncode

将参考图像编码为潜变量表示，支持以下三种任务模式：

• ip（Image Prompt）：移除背景，适用于人物、物体等图像定制；
• id（Identity）：提取人脸并进行对齐裁剪，类似 PuLID；
• style（风格迁移）：保留背景，需配合元提示（meta prompt）激活风格转换。

ApplyDreamO

向 Flux 模型添加钩子，使参考潜变量能与噪声潜变量拼接，从而影响最终生成结果。

⚠️ 注意事项

• 当前版本尚未实现完整的 CFG（Classifier-Free Guidance）逻辑，建议在采样器节点中将 cfg 参数设为 1。
• 项目仍在早期阶段，欢迎提出改进建议或贡献代码优化。
• 连续生图会有爆显存的问题
• 项目灵感来源于 ComfyUI_PuLID_Flux_ll 插件。