Qwen Image Edit 2509 è un workflow di editing multi-immagine per ComfyUI che fonde 2–3 immagini di input sotto un unico prompt per creare modifiche precise e fusioni senza soluzione di continuità. È progettato per i creatori che desiderano comporre oggetti, rielaborare scene, sostituire elementi o fondere riferimenti mantenendo il controllo intuitivo e prevedibile.
Questo grafico ComfyUI abbina il modello di immagine Qwen con un encoder di testo consapevole dell'editing in modo da poter guidare i risultati con linguaggio naturale e uno o più riferimenti visivi. Pronto all'uso, Qwen Image Edit 2509 gestisce il trasferimento di stile, l'inserimento di oggetti e i remix di scene, producendo risultati coerenti anche quando le fonti variano nell'aspetto o nella qualità.
Questo workflow segue un percorso chiaro dagli input all'output: carichi 2–3 immagini, scrivi un prompt, il grafico codifica sia il testo che i riferimenti, il campionamento avviene su una base latente e il risultato viene decodificato e salvato.
Fase 1 — Carica e dimensiona le tue fonti
LoadImage (#103) per l'Immagine 1 e LoadImage (#109) per l'Immagine 2. L'Immagine 2 funge da tela di base che riceverà le modifiche.ImageScaleToTotalPixels (#93 e #108) così entrambe le referenze condividono un budget di pixel coerente. Questo stabilizza la composizione e il trasferimento di stile.LoadImage nell'input image3 sui nodi di codifica. Qwen Image Edit 2509 accetta fino a tre immagini per una guida più ricca.Fase 2 — Scrivi il prompt e imposta l'intento
TextEncodeQwenImageEditPlus (#104) combina il tuo prompt di testo con Immagine 1 e Immagine 2 per descrivere il risultato che desideri. Usa il linguaggio naturale per richiedere fusioni, sostituzioni o suggerimenti di stile.TextEncodeQwenImageEditPlus (#106) ti consente di allontanarti dai dettagli indesiderati. Lascialo vuoto per rimanere neutrale o aggiungi frasi che sopprimono artefatti o stili che non vuoi.Fase 3 — Prepara il modello
UnetLoaderGGUF (#102) carica la base Qwen Image Edit 2509 in formato GGUF per un'inferenza efficiente.LoraLoaderModelOnly (#89) applica il Qwen‑Image‑Lightning LoRA. Aumenta la sua influenza per modifiche più incisive o riducila per aggiornamenti più conservativi.Fase 4 — Generazione guidata
VAEEncode (#88) e fornita a KSampler (#3) come latente di partenza. Questo rende l'esecuzione immagine-a-immagine piuttosto che puro testo-a-immagine.KSampler (#3) fonde le condizioni positive e negative con la tela latente per produrre il risultato modificato. Blocca il seme per la riproducibilità o varia per esplorare alternative.Fase 5 — Decodifica e salva
VAEDecode (#8) converte il latente finale in un'immagine, e SaveImage (#60) lo scrive nella tua cartella di output. I nomi dei file riflettono l'esecuzione così puoi confrontare facilmente le versioni.TextEncodeQwenImageEditPlus (#104)Questo nodo crea la condizione di editing positiva combinando il tuo prompt con fino a tre immagini di riferimento tramite l'encoder Qwen. Usalo per specificare cosa dovrebbe apparire, quale stile adottare e quanto fortemente i riferimenti dovrebbero influenzare il risultato. Inizia con un obiettivo chiaro in una singola frase, quindi aggiungi descrittori di stile o suggerimenti di fotocamera secondo necessità. Gli asset per l'encoder sono confezionati in Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI.
TextEncodeQwenImageEditPlus (#106)Questo nodo forma la condizione negativa per prevenire tratti indesiderati. Aggiungi brevi frasi che bloccano artefatti, eccessiva levigatura o stili non corrispondenti. Mantienilo minimale per evitare di combattere l'intento positivo. Usa lo stesso stack di encoder e VAE Qwen del percorso positivo.
UnetLoaderGGUF (#102)Carica il checkpoint Qwen Image Edit 2509 in formato GGUF per un'inferenza amica del VRAM. Una quantizzazione più alta consente di risparmiare memoria ma può influire leggermente sui dettagli fini; se hai margine, prova una quantizzazione meno aggressiva per massimizzare la fedeltà. Riferimento all'implementazione: city96/ComfyUI-GGUF.
LoraLoaderModelOnly (#89)Applica il Qwen‑Image‑Lightning LoRA sopra il modello di base per accelerare la convergenza e rafforzare le modifiche. Aumenta strength_model per enfatizzare l'effetto di questo LoRA o abbassalo per una guida più sottile. Pagina del modello: lightx2v/Qwen-Image-Lightning. Riferimento al nodo principale: comfyanonymous/ComfyUI.
ImageScaleToTotalPixels (#93, #108)Ridimensiona ciascun input a un conteggio totale di pixel coerente utilizzando il campionamento di alta qualità. Aumentare il target di megapixel produce risultati più nitidi a scapito di tempo e memoria; abbassarlo velocizza l'iterazione. Mantieni entrambe le referenze a scale simili per aiutare Qwen Image Edit 2509 a fondere gli elementi in modo pulito. Riferimento al nodo principale: comfyanonymous/ComfyUI.
KSampler (#3)Esegue i passaggi di diffusione che trasformano la tela latente secondo le tue condizioni. Regola i passaggi e il campionatore per bilanciare velocità e fedeltà, e varia il seme per esplorare più composizioni dalla stessa configurazione. Per modifiche strette che preservano la struttura dall'Immagine 2, mantieni i conteggi dei passaggi moderati e affidati al prompt e ai riferimenti per il controllo. Riferimento al nodo principale: comfyanonymous/ComfyUI.
Questo workflow implementa e si basa sui seguenti lavori e risorse. Ringraziamo con gratitudine RobbaW per il Qwen Image Edit 2509 Workflow per i loro contributi e la manutenzione. Per dettagli autorevoli, si prega di fare riferimento alla documentazione originale e ai repository collegati di seguito.
Nota: L'uso dei modelli, dataset e codice di riferimento è soggetto alle rispettive licenze e termini forniti dai loro autori e manutentori.
RunComfy è la piattaforma principale ComfyUI che offre ComfyUI online ambiente e servizi, insieme a workflow di ComfyUI con visuali mozzafiato. RunComfy offre anche AI Playground, consentire agli artisti di sfruttare gli ultimi strumenti di AI per creare arte incredibile.
