Qwen Edit 2511 LoRA Inferenz: training-entsprechende AI Toolkit Bearbeitungen in ComfyUI

Qwen Edit 2511 LoRA Inferenz ist ein einsatzbereiter RunComfy-Workflow zum Anwenden eines AI Toolkit–trainierten LoRA auf Qwen Image Edit Plus 2511 innerhalb von ComfyUI mit training-entsprechendem Verhalten. Es basiert auf RC Qwen Image Edit Plus 2511 (RCQwenImageEditPlus2511)—einem von RunComfy entwickelten, quelloffenen benutzerdefinierten Knoten (source), der die Bearbeitung durch eine Qwen-spezifische Inferenzpipeline leitet (anstatt ein generisches Sampler-Diagramm zu verwenden), während Ihr Adapter durch lora_path und lora_scale geladen wird.

Warum Qwen Edit 2511 LoRA Inferenz in ComfyUI oft anders aussieht

AI Toolkit Vorschau-Bilder stammen aus einer Qwen Image Edit Plus 2511-spezifischen Bearbeitungspipeline, einschließlich wie das Prompt gegen das Kontrollbild kodiert wird und wie die Führung angewendet wird. Wenn Sie dieselbe Aufgabe als generisches ComfyUI-Sampler-Diagramm neu erstellen, können sich die Standardeinstellungen ändern und das LoRA kann einen anderen Teil des Stacks patchen – daher garantiert das Übereinstimmen von Prompt/Schritten/Samen immer noch keine übereinstimmenden Bearbeitungen. Wenn Ergebnisse abweichen, liegt es normalerweise an einem Pipeline-Mismatch auf Ebene, nicht an einem einzelnen Parameter, den Sie übersehen haben.

Was der RCQwenImageEditPlus2511 benutzerdefinierte Knoten macht

RCQwenImageEditPlus2511 leitet Qwen Image Edit Plus 2511 Bearbeitungen durch eine vorschau-ausgerichtete Inferenzpipeline und wendet Ihren AI Toolkit Adapter über lora_path / lora_scale innerhalb dieser Pipeline an, um die Inferenz konsistent mit den Training-Vorschauen zu halten. Referenzimplementierung: `src/pipelines/qwen_image.py`.

Wie man den Qwen Edit 2511 LoRA Inferenz-Workflow verwendet

Schritt 1: Importieren Sie Ihr LoRA (2 Optionen)

• Option A (RunComfy Trainingsergebnis): RunComfy → Trainer → LoRA Assets → finden Sie Ihr LoRA → ⋮ → LoRA-Link kopieren
  
• Option B (AI Toolkit LoRA außerhalb von RunComfy trainiert): Kopieren Sie einen direkten .safetensors Download-Link für Ihr LoRA und fügen Sie diese URL in lora_path ein (kein Download in ComfyUI/models/loras erforderlich).

Schritt 2: Konfigurieren Sie den RCQwenImageEditPlus2511 benutzerdefinierten Knoten für die Qwen Edit 2511 LoRA Inferenz

Fügen Sie Ihren LoRA-Link in lora_path auf RCQwenImageEditPlus2511 ein (entweder den RunComfy LoRA-Link aus Option A oder eine direkte .safetensors URL aus Option B).

Dann setzen Sie die restlichen Knotenparameter (passen Sie Ihre AI Toolkit Vorschau/Beispielwerte an, wenn Sie Ergebnisse vergleichen):

• prompt: die Bearbeitungsanweisung (einschließlich Ihrer Training-Auslösetokens, wenn Ihr LoRA sie verwendet)
• negative_prompt: optional; lassen Sie es leer, wenn Sie keine Negativen in Vorschauen verwendet haben
• width / height: Ausgabegröße (Vielfache von 32 werden für diese Pipeline empfohlen)
• sample_steps: Inferenzschritte (beginnen Sie mit der Spiegelung Ihrer Vorschau-Schrittzahl; 25 ist ein gängiger Ausgangspunkt)
• guidance_scale: Führungsstärke (Qwen verwendet eine "wahre CFG"-Skala; validieren Sie den Vorschau-entsprechenden Wert vor dem Tuning)
• seed: fester Samen für wiederholbare Bearbeitungen, während Sie die Ausrichtung durch das Setzen des control_after_generate auf 'fixed' diagnostizieren
• lora_scale: LoRA-Stärke (beginnen Sie bei Ihrer Vorschau-Stärke und passen Sie dann schrittweise an)

Dieser Workflow ist ein Bildbearbeitungs-Setup, daher wird auch ein Eingabebild benötigt:

• control_image (erforderlicher Eingang): Verbinden Sie einen LoadImage-Knoten mit control_image und ersetzen Sie das Beispielbild durch das Foto, das Sie bearbeiten möchten.

Hinweis zur Training-Ausrichtung: Wenn Sie während des Trainings Sampling-Einstellungen geändert haben, öffnen Sie Ihr AI Toolkit Trainings-YAML und spiegeln Sie width, height, sample_steps, guidance_scale, seed und lora_scale wider. Wenn Sie auf RunComfy trainiert haben, gehen Sie zu Trainer → LoRA Assets → Konfiguration und kopieren Sie die Vorschau-Werte in RCQwenImageEditPlus2511.

Schritt 3: Führen Sie die Qwen Edit 2511 LoRA Inferenz aus

Klicken Sie auf Queue/Run. Der SaveImage-Knoten schreibt das bearbeitete Ergebnis in Ihr Standard-ComfyUI-Ausgabeverzeichnis.

Fehlerbehebung bei Qwen Edit 2511 LoRA Inferenz

Die meisten Probleme, auf die Benutzer nach dem Training eines Qwen-Image-Edit-2511 LoRA in Ostris AI Toolkit stoßen, treten zur Inferenzzeit aufgrund von Pipeline-Mismatch auf—der Vorschau-Sampler von AI Toolkit ist modell-/pipeline-spezifisch, während viele ComfyUI-Diagramme (oder beschleunigte Backends) dies nicht sind.

Der RC Qwen Image Edit Plus 2511 (RCQwenImageEditPlus2511) benutzerdefinierte Knoten von RunComfy wurde entwickelt, um die Inferenz pipeline-ausgerichtet mit AI Toolkit–stilartiger Vorschau-Sampling zu halten.

（1）qwen image edit unterstützt das Laden von Lora nicht

Warum das passiert

Einige beschleunigte Qwen Image Edit Pfade (z.B. Nunchakus Qwen Image Edit Route) patchen derzeit LoRA-Gewichte nicht auf die gleiche Weise, wie die offizielle Qwen-Bearbeitungspipeline es erwartet. Das übliche Symptom ist Gewichtsladen fehlgeschlagen / lora key nicht geladen und der Adapter hat wenig bis keine sichtbare Wirkung.

Wie man es behebt (training-entsprechender Ansatz)

• Wenn Sie Qwen Image Edit durch Nunchaku ausführen, wechseln Sie zu einem nicht-Nunchaku Qwen Image Edit 2511 Workflow zur LoRA-Validierung (dies wurde als nicht unterstützt für das Laden von LoRA im Problembericht gemeldet).
• In RunComfy validieren Sie Ihren Adapter zuerst durch RCQwenImageEditPlus2511 und injizieren das LoRA nur über lora_path + lora_scale (vermeiden Sie das Stapeln eines zusätzlichen LoRA-Ladepfads auf dem RC-Knoten).
• Halten Sie das gleiche Kontrollbild, seed, sample_steps, guidance_scale und width/height fixiert, während Sie gegen AI Toolkit Vorschauen vergleichen.

（2）Frage zur qwen-image-edit-2511 Ladewarnung

Warum das passiert

Qwen-Image-Edit-2511 führt neue Konfigurationsfelder ein (insbesondere zero_cond_t). Wenn Ihr lokaler Laufzeit hinter der erwarteten Bibliotheksunterstützung des Modells zurückliegt, können Sie Warnungen wie diese sehen: config attribute zero_cond_t was passed ... but is ignored Das ist ein starkes Signal, dass Ihre Pipeline-Standards möglicherweise nicht mit dem Vorschau-Sampler übereinstimmen, gegen den Sie trainiert/validiert haben.

Wie man es behebt (bekannter funktionierender Upgrade-Pfad)

• Aktualisieren Sie auf einen Diffusers/Stack-Build, der Qwen-Image-Edit-2511-Unterstützung enthält. Ein häufig geteilter Fix im AI Toolkit-Ökosystem besteht darin, Diffusers vom GitHub-Hauptzweig für Qwen Edit 2511-Kompatibilität zu installieren (siehe den Support-PR): https://github.com/ostris/ai-toolkit/pull/611
• Testen Sie dann erneut durch RCQwenImageEditPlus2511 (pipeline-ausgerichtet) und spiegeln Sie Ihre Vorschau-Werte (sample_steps, guidance_scale, seed, lora_scale, width/height).

（3）--zero_cond_t # Dies ist ein spezieller Parameter, der von Qwen-Image-Edit-2511 eingeführt wurde. Bitte aktivieren Sie ihn für dieses Modell.

Warum das passiert

Einige Qwen Edit 2511 Trainings-/Inferenz-Stapel erfordern die Aktivierung von zero_cond_t, um das beabsichtigte Konditionierungs-/Führungsverhalten zu erreichen. Wenn Ihre Training-Vorschauen mit einer Konfiguration erzeugt wurden und Ihre ComfyUI Inferenz mit einer anderen läuft, können Bearbeitungen "off" aussehen, selbst wenn Prompt/Samen/Schritte übereinstimmen.

Wie man es behebt (training-entsprechendes Verhalten)

• Stellen Sie sicher, dass Ihr Training Vorschau-Sampler und Ihre Inferenzpipeline dieselbe Qwen Edit 2511 Konfiguration verwenden (einschließlich zero_cond_t, wenn Ihr Stack es bereitstellt).
• Für die ComfyUI-Inferenz bevorzugen Sie RCQwenImageEditPlus2511, damit die Bearbeitungspipeline pipeline-ausgerichtet bleibt und das LoRA dort injiziert wird, wo die Vorschau-artige Pipeline es erwartet (über lora_path / lora_scale).

（4）Qwen Image Edit 2511 - Quadratische Ausgabeverschlechterung bei Einzelbildbearbeitung

Warum das passiert

Benutzer berichten, dass Qwen-Image-Edit-2511 bei quadratischen Ausgaben (z.B. 1024×1024) für bestimmte Bearbeitungen an Kohärenz verlieren kann, während nicht-quadratische Seitenverhältnisse merklich sauberere und treuere Ergebnisse liefern – selbst mit denselben Samen/Prompt/Einstellungen.

Wie man es behebt (benutzerberichteter Workaround)

• Beim Validieren Ihres LoRA testen Sie eine nicht-quadratische Ausgabe (z.B. 832×1216 oder 1216×832), während Sie denselben seed, sample_steps, guidance_scale und das Kontrollbild beibehalten.
• Sobald Sie ein Seitenverhältnis finden, das Ihren Vorschauerwartungen entspricht, halten Sie dieses Verhältnis fixiert und beginnen Sie erst dann mit dem Tuning von lora_scale.

Führen Sie jetzt die Qwen Edit 2511 LoRA Inferenz aus

Öffnen Sie den Workflow, setzen Sie lora_path, verbinden Sie Ihr control_image, und führen Sie RCQwenImageEditPlus2511 aus, um ComfyUI-Bearbeitungen mit Ihren AI Toolkit-Training-Vorschauen abzugleichen.