PuLID 技术：突破 AI 绘画身份一致性难题
你是否曾遇到这样的困扰：用 AI 生成人物图像时，明明想要保持主体特征，结果却面目全非？PuLID（Pull Image Latent Diffusion）正是为解决这一痛点而生的图像引导生成技术。它能让你在转换风格的同时，精准保留人物核心身份特征，开启 AI 绘画的全新可能。
核心价值定位
PuLID
（图像潜变量扩散技术）
通过分析参考图像的深层特征，在扩散过程中施加精准引导，实现"身份不变，风格万变"的创作自由。
核心优势
- 身份保持度远超传统方法
- 风格迁移自然无违和感
- 与 ComfyUI 无缝集成的工作流
基础工作原理
你问我答：PuLID 如何实现身份锁定？
问：为什么普通 AI 绘画难以保持人物一致性？
答：因为常规扩散模型更关注整体风格，容易丢失个体独特特征。
问：PuLID 的技术突破口在哪里？
答：通过 EVA CLIP 模型提取细粒度特征，并在扩散过程中持续施加身份约束。
问：对硬件配置有特殊要求吗？
答：基础配置即可运行，推荐 12GB 以上显存获得更流畅体验。
标准操作流程
1. 图像输入阶段
目标：导入高质量参考图像
方法：使用"Load Image"节点上传正面清晰的人物照片
预期效果：系统自动提取面部特征点和整体轮廓
2. 模型配置阶段
目标：加载必要的模型组件
方法：依次加载基础模型、PuLID 专用模型和 EVA CLIP 编码器
预期效果：各模型组件显示"就绪"状态
3. 参数调节阶段
目标：设置身份保持与风格迁移参数
方法：在"Apply PuLID"节点调整核心参数
预期效果：实时预览窗显示效果变化
4. 生成优化阶段
目标：获得高质量输出图像
方法：配置 KSampler 采样参数并执行生成
预期效果：在"VAE Decode"节点得到最终结果
参数调节指南
| 参数 | 低数值效果 | 高数值效果 |
|---|---|---|
| strength（引导强度） | 风格更自由，身份特征弱 | 身份更稳定，风格限制多 |
| scale（缩放比例） | 保留更多环境细节 | 聚焦人物主体特征 |
| steps（采样步数） | 生成速度快，细节少 | 细节丰富，耗时增加 |
| CFG scale（提示词强度） | 图像更有创意 | 更严格遵循提示词 |
💡 调节技巧：初次使用建议设置 strength=0.7，scale=0.8，待熟悉后再逐步调整。
新手常见误区
⚠️ 参考图像选择不当
模糊或侧脸照片会导致身份特征提取失败，始终使用正面清晰的高质量图片。
⚠️ 参数调节幅度过大
一次性调整多个参数会难以定位问题，建议每次只修改 1-2 个参数观察效果。
