备注：平时自己做视频会用的，仅供参考，大部分模型本身就可以做到这些，LoRA只是提高了一下效率。一、简介Storyflow Expression Card 用于一次生成同一人物的 2×2 表情卡，并固定为以下顺序：<ol><li>左上：正常；</li><li>右上：开心；</li><li>左下：生气；</li><li>右下：惊讶。</li></ol>它适合角色设定、表情参考、故事板角色资产和后续角色一致性工作流。文件采用 LoKr 结构，在 ComfyUI 中仍通过普通 <code>Load LoRALoraLoader</code> 节点加载。二、模型文件- 文件名<code>storyflow-expression-card-v2-lokr.safetensors</code>- SHA-256<code>bdcec9c8cea41853264c9809fd9bd37be80aa36038d7d5a971d26f0c2c1698db</code>- 推荐强度：Model <code>0.7</code>、CLIP <code>0.7</code>- 已测试底模：Krea 2 Turbo BF16、Moody-Krea BF16三、推荐参数- 分辨率<code>1024 × 1280</code>- Steps<code>8</code>- CFG<code>1.0</code>- Sampler<code>Euler</code>- Scheduler<code>Beta</code>- Denoise<code>1.0</code>- Text encoder<code>qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors</code>- VAE<code>qwen/qwen_image_vae.safetensors</code>四、使用方法1. 将模型放入 <code>ComfyUI/models/loras/krea2/</code>。2. 在底模和文本编码器之后连接 <code>Load LoRA</code>，Model/CLIP 强度均设为 <code>0.7</code>。3. 使用下面的 Prompt 结构，保持四个槽位的名称与顺序不变。4. 按推荐参数生成。也可以直接把本目录中的 <code>workflow-*.png</code> 拖进 ComfyUI，读取完整节点和参数。五、Prompt 模板<pre><code>[CHARACTER]

&lt;人物身份、年龄、面部、肤色、发型等描述&gt;; exactly the same person in every panel

[CARD]

expression

[LAYOUT]

2x2 equal portrait grid, read left to right and top to bottom

[PANELS]

top-left normal: relaxed neutral face, closed mouth, calm eyes

top-right happy: genuine broad smile, visible upper teeth, raised cheeks

bottom-left angry: lowered knitted brows, hard stare, pressed lips, tense jaw

bottom-right surprised: raised eyebrows, wide-open eyes, rounded open mouth

[WARDROBE]

&lt;服装描述&gt; in every panel

[RENDER]

realistic studio photograph; front-facing; neutral light-gray background; identical lighting and consistent chest-up framing in all four panels; no text, no labels, no captions</code></pre>建议把人物身份和服装写得具体，但不要改变 <code>[PANELS]</code> 的顺序。若需要非写实风格，可修改 <code>[RENDER]</code>，同时保留固定网格和一致性约束。六、发布图说明- <code>0102</code>：分别在 Turbo BF16 和 Moody-Krea 下进行同 prompt、同 seed 的 LoRA OFF/ON 0.7 全览对比。- <code>0306</code>：LoRA ON 0.7 原始 PNG，均内含 ComfyUI <code>prompt</code> 与 <code>workflow</code> 元数据。

Storyflow Expression Card

一、简介Storyflow Expression Card 用于一次生成同一人物的 2×2 表情卡，并固定为以下顺序：<ol><li>左上：正常；</li><li>右上：开心；</li><li>左下：生气；</li><li>右下：惊讶。</li></ol>它适合角色设定、表情参考、故事板角色资产和后续角色一致性工作流。文件采用 LoKr 结构，在 ComfyUI 中仍通过普通 <code>Load LoRALoraLoader</code> 节点加载。二、模型文件- 文件名<code>storyflow-expression-card-v2-lokr.safetensors</code>- SHA-256<code>bdcec9c8cea41853264c9809fd9bd37be80aa36038d7d5a971d26f0c2c1698db</code>- 推荐强度：Model <code>0.7</code>、CLIP <code>0.7</code>- 已测试底模：Krea 2 Turbo BF16、Moody-Krea BF16三、推荐参数- 分辨率<code>1024 × 1280</code>- Steps<code>8</code>- CFG<code>1.0</code>- Sampler<code>Euler</code>- Scheduler<code>Beta</code>- Denoise<code>1.0</code>- Text encoder<code>qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors</code>- VAE<code>qwen/qwen_image_vae.safetensors</code>四、使用方法1. 将模型放入 <code>ComfyUI/models/loras/krea2/</code>。2. 在底模和文本编码器之后连接 <code>Load LoRA</code>，Model/CLIP 强度均设为 <code>0.7</code>。3. 使用下面的 Prompt 结构，保持四个槽位的名称与顺序不变。4. 按推荐参数生成。也可以直接把本目录中的 <code>workflow-*.png</code> 拖进 ComfyUI，读取完整节点和参数。五、Prompt 模板<pre><code>[CHARACTER]

&lt;人物身份、年龄、面部、肤色、发型等描述&gt;; exactly the same person in every panel

[CARD]

expression

[LAYOUT]

2x2 equal portrait grid, read left to right and top to bottom

[PANELS]

top-left normal: relaxed neutral face, closed mouth, calm eyes

top-right happy: genuine broad smile, visible upper teeth, raised cheeks

bottom-left angry: lowered knitted brows, hard stare, pressed lips, tense jaw

bottom-right surprised: raised eyebrows, wide-open eyes, rounded open mouth

[WARDROBE]

&lt;服装描述&gt; in every panel

[RENDER]

realistic studio photograph; front-facing; neutral light-gray background; identical lighting and consistent chest-up framing in all four panels; no text, no labels, no captions</code></pre>建议把人物身份和服装写得具体，但不要改变 <code>[PANELS]</code> 的顺序。若需要非写实风格，可修改 <code>[RENDER]</code>，同时保留固定网格和一致性约束。六、发布图说明- <code>0102</code>：分别在 Turbo BF16 和 Moody-Krea 下进行同 prompt、同 seed 的 LoRA OFF/ON 0.7 全览对比。- <code>0306</code>：LoRA ON 0.7 原始 PNG，均内含 ComfyUI <code>prompt</code> 与 <code>workflow</code> 元数据。

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