视频封面决定百万爆款的一半？一键免费生成本地视频封面图，用ComfyUI炼成中文标题字体，当AI开始写招牌，老成陪你拆解视频封面

开场闲话

我说了接下来我准备去做youtube的YPP，这阵子就一直停留在资料收集和策划酝酿的过程中。

在这些年做抖音的过程中，我几乎没有做过什么人设包装，包括视频封面设计以及视频画面的美感节奏这些，虽然我曾是广告策划出身还做过美编。之所以没有做，是因为我总觉得那都是枝节表象而不是根本不是内容实质，但我后来深刻认识到我错了，其实大部分人，他们只有辨识枝节表象的能力，他们匆匆而过，都不给你时间来阐述根本表达实质内容。 所以，当我这次准备重启这个海外项目的时候，我决定认真对待，一定要从每个细节做起。就是要好好捯饬捯饬。

所以，今天就在想，对于我的youtube账号来说，我发的每一个视频，它都应该有一个漂亮醒目的封面，让看过的人觉得这是一个正经的，有调性和特定人设的账号，从而留下深刻印象。

说干就干，我在本地搭建了一个视频封面中文字体生成的工作流，就是下面我要介绍的这个，有兴趣的朋友可以看一看。

我眼里的整体逻辑

这套工作流长得像一张谨慎排布的星图：一端是图片输入和尺寸控制，中间是JoyCaption自动抽词与手动提示词的开关机制，尾部则是Qwen系模型（UNet+CLIP+VAE）配合KSampler把潜空间里的光拉回画布。

这个流程顺序，其实就是“输入—理解—生成—输出”四段式：

1. LoadImage 把参考图像搬进来，顺便喂给 LayerUtility: JoyCaptionBeta1，让它用“Descriptive + long”模式抓取字体的风格关键词。

2. ImpactSwitch 接住JoyCaption的描述，又能在 PrimitiveBoolean 的布尔开关控制下，和 Text Multiline 手动提示词互换。

3. Qwen家族的 CLIPLoader、UNETLoader、VAELoader 再加 ModelSamplingAuraFlow、KSampler 组成生成核心，遵循SD3系的潜空间扩散流程。

4. VAEDecode 负责把潜影译成图像，交给 SaveImage，一气呵成。

每个节点背后藏着什么

• JoyCaptionBeta1 的反推描述：靠 LoadJoyCaptionBeta1Model 把 llama-joycaption 模型加载到GPU，自动生成中文描述，最长512 token，Top-p=0.9。它就像一个经验老练的“美术编辑”，先不急着画，先把画里每一笔讲清楚。
• ImpactSwitch 手动/自动切换：配合 PrimitiveBoolean，手动输入就像拧开老留声机的手摇柄，想听慢曲还是快曲自己决定。布尔值为 true 时，Text Multiline 的文字会覆盖自动描述。
• LayerUtility: ImageScaleByAspectRatio V2：先把上传的参考图按最长边 1280px 等比例缩放，再把宽高传给 EmptySD3LatentImage，保证初始潜图和参考图视觉节奏一致。

• Qwen 模型栈：CLIP文本编码器是 qwen_2.5_vl_7b_fp8，UNet权重 qwen_image_fp8_e4m3fn，VAE qwen_image_vae。ModelSamplingAuraFlow 把UNet“调样”，KSampler 设定 steps=20、cfg=2.5，配 euler 采样器和 simple 调度器，给的是稳而不是炸。
• ConditioningZeroOut：把负面提示清零的节点，用在JoyCaption描述可能太激进时，一键安静。
• easy showAnything：纯展示节点，方便在ComfyUI界面里即时查看结果，不多说。

使用步骤，新人可以这么做

1. 准备图像与文案意图：最好找一张同类型标题的参考图。没有也不怕，可以直接走手动提示词。
2. 加载图片：LoadImage 支持本地上传。记得参考图越干净，JoyCaption的描述越准确。
3. 确认尺寸策略：LayerUtility: ImageScaleByAspectRatio V2 默认“letterbox + longest”，不用乱动。如果要竖版、正方形，可把 scale_to_length 换成自定义数值。
4. 决定提示词来源：PrimitiveBoolean 默认为 false，意味着完全采用JoyCaption逆向描述。如果你想强制走自己写的提示词，把它切换为 true，然后在 Text Multiline 里写类似“钢笔行书、黑底白字、冲击力强”这样的句子。

5. 检查抽词：运行一次后，easy showAnything 会显示JoyCaption描述，必要时删掉你不需要的元素。例如出现“LOGO®”之类占位说明，不想要也可以去掉。
6. 调整采样：默认 seed=randomize，喜欢复现就填固定种子。steps=20 在性能和品质间取平衡，追求细腻可提升到28，代价就是时间增加。
7. 导出：SaveImage 的 filename_prefix 默认 ComfyUI，可改成项目名，比如“标题实战_20241120”。导出后，记得备份。

技术原理拆得再细一点

• 自动描述→文本编码：JoyCaption生成的中文描述会被 CLIPTextEncode 编成条件向量。CLIP其实像个翻译官，把人话翻译给扩散模型听。
• 潜空间扩散：EmptySD3LatentImage 创建的1280×720潜图里充满噪声，KSampler 按指定步数逐步消噪。cfg=2.5 意味着模型听话但不死板。
• AuraFlow 调样：ModelSamplingAuraFlow 通过 shift=3.5 对UNet权重做偏移，让输出更偏字体细节。这相当于把刷子蘸得更干一些，线条硬朗。
• VAE 解码：VAEDecode 把潜空间信息还原成图像，类似洗照片时从定影液里把画面摇出来。
• 双路线提示词：自动+手动并存的好处，是保留参考图语义的同时，允许你在 Text Multiline 里加上客户临时起意的 slogan。

一点操作建议

• 控制字数：无论自动还是手动提示，中文提示词保持在80字以内，重点描写“风格+材质+色调”，太多了可能反而效果乱掉。
• 用负面按钮把画面擦干净：虽然默认 ConditioningZeroOut 清空了负面条件，但你可以单独构建一个负面描述节点，再通过 conditioning 输入到 KSampler，防止糊字、断笔。
• 多版本管理：不同客户要的味道不同。建议复制 PrimitiveBoolean 一路，做多个布尔开关，配套保存.json。像收藏老唱片，标签写清楚，回头找得着。
• 种子管理：把满意的 seed 记在笔记里。遇到客户说“上一版更好”，你就不会抓瞎。
• 备份json与成品：说三遍也不嫌多。尤其在大版本更新前，把 .json 拷到NAS或移动硬盘。失而复得的故事我经历过一次，已经受够了。

常见小故障

• 显存不够：Qwen系模型动辄FP8，显存小的机器可以把 qwen_2.5_vl_7b_fp8 换成更轻的版本，或者降分辨率到960×540。
• JoyCaption输出过长：把 max_new_tokens 调到256，或者在 user_prompt 里加一句“描述不超过200字”。
• 字体不贴题：多半是参考图过于花哨。换一张干净的图，再把 Text Multiline 里的关键词写简洁一点。
• 颜色失控：在提示词里加上“限制色彩为黑白”或“主色黑底白字+一处强调色”，比后期PS更省力。

进一步的玩法

1. 接入其他节点：例如用 LayerStyle 中的描边、内发光节点，让标题直接附带立体效果。
2. 批量生成：把 Text Multiline 换成 LoopText 或 CSV 解析节点，一次跑多个标题。
3. 与排版软件联动：生成的标题导入Figma或PS，套用模板。记得保持矢量备份，哪怕是位图输出，转描一遍心里才踏实。
4. 结合Lora或ControlNet：若你有特定的笔触需求，可以把 ControlNet 的线稿节点串并行到同一条流程里，保持结构不动，只换纹理。

写在末尾

做标题字体，就像熬一壶老汤。火候稳住了，味道自然出来。《中文标题字体设计 1120》这套工作流，解决的是“如何让AI先读懂，再模仿设计”。剩下的，就在你手下。别怕试错，三次里有一次惊喜就值了。至于没讲完的细枝末节，你打开节点自己戳一戳就懂——我也是这么过来的。

有需要这个工作流的，可以在公众号：老成教你玩互联网 后台回复【视频封面标题】获取下载地址。

我是老成，我们下期见！