Qwen Image LoRA Inferenz: training-abgestimmte AI Toolkit-Inferenz in ComfyUI

Qwen Image LoRA Inferenz ist ein produktionsbereiter RunComfy-Workflow zur Anwendung einer AI Toolkit-trainierten LoRA auf Qwen Image in ComfyUI mit training-abgestimmtem Verhalten. Es konzentriert sich auf RC Qwen Image (RCQwenImage)—einen von RunComfy gebauten, quelloffenen benutzerdefinierten Knoten (source), der eine Qwen Image-spezifische Inferenz-Pipeline betreibt (kein generisches Sampler-Diagramm) und Ihren Adapter über lora_path und lora_scale einfügt.

Warum Qwen Image LoRA Inferenz oft in ComfyUI anders aussieht

AI Toolkit-Vorschauen werden durch eine modellspezifische Inferenz-Pipeline produziert, mit Qwen Image’s eigener Konditionierungs- und Leitimplementierung. Wenn Sie das Qwen Image-Sampling als generisches ComfyUI-Diagramm neu erstellen, ändern Sie oft die Pipeline-Standards (und die genaue Route, wo die LoRA angewendet wird), sodass dieselbe Eingabe/Ausgabe/Seed immer noch abweichen kann. Wenn die Ausgaben nicht übereinstimmen, ist es normalerweise eine Pipeline-Ebene-Mismatch—nicht ein einzelner „falscher Knopf“.

Was der RCQwenImage benutzerdefinierte Knoten macht

RCQwenImage umhüllt die Qwen Image-Inferenz in einer vorschau-abgestimmten Pipeline und wendet Ihre AI Toolkit LoRA innerhalb dieser Pipeline über lora_path / lora_scale an, sodass das Sampling-Verhalten für diese Modellfamilie konsistent bleibt. Referenzimplementierung: `src/pipelines/qwen_image.py`.

Wie man den Qwen Image LoRA Inferenz-Workflow verwendet

Schritt 1: Öffnen Sie den Workflow

Öffnen Sie den cloud-gespeicherten Workflow in ComfyUI

Schritt 2: Importieren Sie Ihre LoRA (2 Optionen)

• Option A (RunComfy Trainingsergebnis): RunComfy → Trainer → LoRA Assets → finden Sie Ihre LoRA → ⋮ → Kopieren Sie den LoRA-Link
  
• Option B (AI Toolkit LoRA außerhalb von RunComfy trainiert): Kopieren Sie einen direkten .safetensors Download-Link für Ihre LoRA und fügen Sie diese URL in lora_path ein (es ist nicht notwendig, sie in ComfyUI/models/loras herunterzuladen)

Schritt 3: Konfigurieren Sie den RCQwenImage benutzerdefinierten Knoten für die Qwen Image LoRA Inferenz

Setzen Sie die restlichen Knotenparameter (diese müssen mit dem übereinstimmen, was Sie für das AI Toolkit-Vorschau-Sampling verwendet haben, wenn Sie Ergebnisse vergleichen):

• prompt: Ihre Texteingabe (fügen Sie dieselben Trigger-Tokens hinzu, die Sie während des Trainings verwendet haben, falls vorhanden)
• negative_prompt: optional; lassen Sie es leer, wenn Sie keine negativen in Ihren Trainingsvorschauen verwendet haben
• width / height: Ausgabeauflösung (Vielfache von 32 werden für Qwen Image empfohlen)
• sample_steps: Anzahl der Inferenzschritte, die von der Qwen Image-Pipeline verwendet werden
• guidance_scale: Leitstärke (Qwen Image verwendet eine „echte CFG“-Skala; beginnen Sie, indem Sie Ihren Vorschauwert spiegeln, bevor Sie Anpassungen vornehmen)
• seed: fester Seed für Wiederholbarkeit; ändern Sie es nur, nachdem Sie die Basislinie validiert haben
• lora_scale: LoRA-Stärke (beginnen Sie mit Ihrer Vorschau-Stärke, dann in kleinen Schritten anpassen)

Training-Ausrichtungs-Hinweis: Wenn Sie Ihre Trainingsmuster-Einstellungen angepasst haben, öffnen Sie Ihre AI Toolkit-Trainings-YAML und spiegeln Sie width, height, sample_steps, guidance_scale und seed. Wenn Sie auf RunComfy trainiert haben, verwenden Sie Trainer → LoRA Assets → Config, um dieselben Vorschauwerte in RCQwenImage zu kopieren.

Schritt 4: Führen Sie die Qwen Image LoRA Inferenz aus

Stellen Sie den Workflow in die Warteschlange, dann führen Sie ihn aus. Der SaveImage-Knoten schreibt das generierte Bild in Ihr Standard-ComfyUI-Ausgabeverzeichnis.

Fehlerbehebung bei der Qwen Image LoRA Inferenz

Die meisten Probleme, die Menschen nach dem Training einer Qwen Image LoRA im Ostris AI Toolkit und dann versuchen, sie in ComfyUI auszuführen, haben, kommen auf Pipeline + LoRA-Injektions-Mismatch zurück.

Der von RunComfy entwickelte RC Qwen Image (RCQwenImage) benutzerdefinierte Knoten ist darauf ausgelegt, die Inferenz pipeline-aligned mit AI Toolkit-Vorschau-Sampling zu halten, indem er eine Qwen Image-spezifische Inferenz-Pipeline (kein generisches Sampler-Diagramm) betreibt und Ihren Adapter über lora_path / lora_scale innerhalb dieser Pipeline injiziert.

（1）Qwen-Image Loras funktionieren nicht in comfyui

Warum dies passiert

Dies wird häufig entweder als gemeldet:

• viele lora key not loaded Warnungen, und/oder
• die LoRA „läuft“, aber die Ausgabe ändert sich nicht so, wie sie es beim AI Toolkit-Sampling tat.

In der Praxis haben Benutzer festgestellt, dass dies oft daher kommt, dass ComfyUI nicht auf einem Build ist, der die neueste Qwen LoRA-Schlüsselzuordnung enthält, oder dass die LoRA durch einen generischen Pfad geladen wird, der nicht den von der Workflow verwendeten Qwen Image-Modulnamen entspricht.

Wie man es behebt

• Wechseln Sie ComfyUI auf den „nightly / development“ Kanal und aktualisieren Sie, dann führen Sie denselben Workflow erneut aus. Mehrere Benutzer berichteten, dass dies lora key not loaded Spam entfernt und Qwen‑Image LoRAs korrekt anwendet.
• Verwenden Sie RCQwenImage und übergeben Sie die LoRA nur über lora_path / lora_scale (vermeiden Sie es, zusätzliche LoRA-Lader-Knoten darüber zu stapeln). RCQwenImage hält den pipeline-level LoRA-Injektionspunkt konsistent mit AI Toolkit-ähnlicher Inferenz.
• Beim Vergleich mit AI Toolkit-Vorschauen spiegeln Sie die Vorschau-Sampler-Werte exakt: width, height, sample_steps, guidance_scale, seed, und lora_scale.

（2）Qwen Bildgenerierung und Qualitätsausgabeproblem mit dem Qwen lighting 8 Schritte Lora

Warum dies passiert

Leute berichten, dass nach dem Aktualisieren von ComfyUI die Qwen Image-Ausgaben verzerrt oder „seltsam“ werden und die Konsole lora key not loaded für die Lightning 8-Schritt LoRA zeigt—was bedeutet, dass die Geschwindigkeits/Qualitäts-LoRA wahrscheinlich nicht wirklich angewendet wird, obwohl ein Bild immer noch erzeugt wird.

Wie man es behebt (benutzerverifiziert + training-abgestimmt)

• Wechseln Sie zu ComfyUI nightly und aktualisieren Sie. Dies ist die am häufigsten berichtete Lösung für lora key not loaded mit Qwen‑Image Lightning LoRAs.
• Wenn Sie den nativen Comfy Workflow verwenden, berichteten Benutzer über Erfolg, indem sie LoraLoaderModelOnly zwischen den Modelllade- und Modellsampling-Knoten auf dem neuesten Nightly einfügten.
• Für das Training-Vorschau-Matching (AI Toolkit) validieren Sie zunächst durch RCQwenImage (pipeline-aligned), dann passen Sie nur lora_scale an, nachdem die Basislinie übereinstimmt.

（3）Qwen Image Charakter LoRA sieht anders aus als Training Samples

Warum dies passiert

Ein häufiges Bericht ist: AI Toolkit Trainingsbeispiele sehen gut aus, aber in ComfyUI hat die LoRA „wenig bis keinen Einfluss“. Für Qwen Image bedeutet dies normalerweise entweder:

• die LoRA wird nicht wirklich angewendet (oft begleitet von lora key not loaded / veraltete Qwen-Unterstützung), oder
• die LoRA wird durch einen Graphen/Lader-Pfad geladen, der nicht mit dem übereinstimmt, wie Qwen Image erwartet, dass Module gepatcht werden.

Wie man es behebt (benutzerverifiziert + training-abgestimmt)

• Validieren Sie die LoRA über RCQwenImage (einzelknoten, pipeline-aligned Injektion über lora_path / lora_scale). Wenn der LoRA-Effekt hier auftaucht, aber nicht in Ihrem manuellen Diagramm, haben Sie ein Pipeline/Lader-Mismatch anstelle eines Trainingsfehlers bestätigt.
• Wenn Sie AI Toolkit-Vorschau-Beispiele abgleichen, ändern Sie nicht Auflösung/Schritte/Leitung/Seed während der Diagnose. Passen Sie zuerst die Vorschau-Sampler-Werte an, dann justieren Sie lora_scale in kleinen Schritten.

Führen Sie jetzt die Qwen Image LoRA Inferenz aus

Öffnen Sie den RunComfy Workflow, setzen Sie lora_path, und führen Sie RCQwenImage aus, um die Qwen Image LoRA-Inferenz in ComfyUI mit Ihren AI Toolkit-Trainingsvorschauen abzustimmen.