一位用户发现一种方法，通过让语言模型从零开始重建每一帧的完整语义状态，而非依赖IPAdapter或角色LoRAs等图像记忆，生成几乎无限张高分辨率且角色一致性的图像。该工作流将整个故事写成单条提示，包含详细的角色设定和场景描述；一个Qwen VLM节点拆分故事，为每个面板完全重写每个角色的描述，再送入Krea 2。结果出人意料地保持了一致性，无需任何参考图像或参考图技巧。该方法在Krea 2上效果良好，可能也适用于其他强模型，完整的ComfyUI工作流已公开，供他人在Flux、HiDream或Seedream上尝试。
(Deno) Local LLM Loader 是一款新的 ComfyUI 节点，可将本地大语言模型（Ollama、LM Studio、llama.cpp、vLLM 或任何 OpenAI 兼容的本地服务）直接接入图像生成工作流。它支持将简短想法扩展为详细提示词、借助视觉模型从图像生成或审查提示词，以及串联多个 LLM 步骤（如草稿→审阅→最终整理）。配套的 (Deno) Local LLM Reviewer 节点能根据审阅文本通过或阻断图像输出，从而在 ComfyUI 内实现迭代优化。该节点以本地优先为设计理念，无需远程 API 密钥，并在提示链运行时保持模型加载。节点可通过 ComfyUI Manager 搜索“Deno Custom Nodes”安装，代码托管在 GitHub。
一位Reddit用户重新分享了生成2x2（四格）电影故事板的工作流，该工作流使用Krea2 Turbo生成图像，并用Gemma 4 12B进行提示词工程。工作流包含一个LM Studio节点，通过精心设计的系统提示让Gemma为Krea2生成高度详细的提示词。Krea2 Turbo目前难以处理较大网格，常产生不对称的面板，因此用户正在开发自定义节点来解决此问题，但尚未包含在内。生成故事板只需提供简单场景描述，帖中给出了奇幻儿童电影和黑客场景等示例。工作流文件通过Google Drive提供。
Reddit 上 r/StableDiffusion 的一篇帖子整理了 2026 年 6 月超过 150 个本地 AI 发布，涵盖大语言模型、多模态 AI、图像和视频生成、音频、智能体以及 ComfyUI 自定义节点等类别。引人注目的条目包括 DeepSeek-v4-Fable、Gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-GGUF、GLM-5.2-GGUF 等新模型变体，以及许多无审查或针对消费级硬件优化的版本。清单还包括 vllm-doctor、Llama-Launcher 1.3 等本地部署工具，以及用于视频和图像编辑的 ComfyUI 节点。该汇编为爱好者发现最新进展和社区开发的软件提供了资源。