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Qwen Image 2.1 マルチイメージ編集 | 最大10枚の画像入力

Workflow Name: RunComfy/Qwen-2.1-Multi-image
Workflow ID: 0000...1523
マルチリファレンス編集を使用して、一つの洗練されたシーンを構築します。各画像の役割を英語で定義します。プロンプトの強化により主要な主題と設定を保持します。スタイルのある部屋やコーディネートされた衣装を作成します。別々の写真から自然なグループポートレートを構築します。より少ないステップで正確な結果を得ることができます。

ComfyUI Qwen Image 2.1 Multi-image Editing Workflow

Qwen Image 2.1 Multi-image Editing | English-Guided Fusion
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  • Features stunning visuals

ComfyUI Qwen Image 2.1 Multi-image Editing Examples

qwen-image-2-1-multi-image-editing-1523-example_01.webp
qwen-image-2-1-multi-image-editing-1523-example_02.webp
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ComfyUIでの参照ガイド付き合成のためのQwen Image 2.1 マルチイメージ編集#

このワークフローは、複数の参照画像を使用して一貫したシーンを組み立て、英語の編集指示を利用します。被写体、オブジェクト、環境を融合し、認識可能なデザインの特徴、素材、照明を保持します。参照対応のプロンプト強化段階が生成前に指示を拡張し、Qwen Image 2.1が各要素を正確に配置し、アイデンティティを保つことができます。

Qwen Image 2.1 マルチイメージ編集は、インテリアスタイリング、コーディネートされた衣装の可視化、別々の写真から作成されたグループポートレートに最適です。各参照がどのように見えるべきか、どのように相互作用するべきかを説明し、ワークフローがその指示を明確な編集プロンプトに書き換え、モデルが自然に構成されたフォトリアリスティックまたはスタイライズドな画像を生成します。

ComfyUI Qwen Image 2.1 マルチイメージ編集ワークフローの主要モデル#

  • Qwen-Image-2.1。生成に使用されるコアのテキストと画像の条件付け拡散モデルです。参照対応の編集と複数の視覚入力の強固な配置を可能にします。能力とバリアントについては、モデルカードとプロジェクト概要を参照してください: Hugging Face, GitHub。
  • Qwen-Image-2.1-PE-I2I。ここで参照対応のプロンプト強化に使用される指示調整コンポーネントです。あなたの英語の指示を、提供された画像に基づいた簡潔な生成準備が整った編集プロンプトに書き換えます: Hugging Face。
  • Qwen-Image-2.1 VAE。色の忠実度と細部を維持しながら、潜在変数をRGBにデコードする変分オートエンコーダーです: Hugging FaceでQwen-Image-2.1リリースにパッケージされています。

ComfyUI Qwen Image 2.1 マルチイメージ編集ワークフローの使用方法#

ワークフローは3つのステージで実行されます: 参照と英語の指示を提供し、プロンプトは画像に基づいて書き換えられ、生成されたプロンプトと参照から最終画像が作成されます。

ユーザー入力#

基本のシーンと参照要素のために4つのLoadImageノードを使用します: Image 1 - Reading Room (#470), Image 2 - Sage Armchair (#510), Image 3 - Side Table and Tea (#503), およびImage 4 - Cosmos Flowers (#511)。必要に応じて、追加のLoadImageノード「未使用の参照」が利用可能で、参照が結果に影響を与えるように接続します。Edit Instructions - English (#516)に指示を書き、各画像の役割、保持する特徴、オブジェクトの配置場所、避けるべきことを明確にしてください。ResolutionSelector (#13)で出力のアスペクトとサイズを設定し、ワークフローは生成のためにその解像度でEmptyLatentImage (#480)を作成します。ただし、以下で説明する代替パスを選択しない限りです。

プロンプトの書き換え#

すべての選択された画像はZNGB_ImageBatchMulti (#531)によって集められ、English Prompt EnhancementにTextGenerateLTX2Prompt (#502)を通じて渡されます。最終プロンプトのみを返すために、English Output Instruction (#517)に短いヘルパー行が追加されます。強化段階はQwen Image 2.1 PEモデルを使用して役割、配置、照明、一貫性のルールを拡張し、単一の明確な編集指示にします。この洗練されたテキストは、生成が自動的に進行する前にEnhanced Prompt Preview (#501)でプレビューできます。

モデル#

Modelsグループは生成コンポーネントをロードします: UNETLoader (#477)はQwen-Image-2.1のため、CLIPLoader (#533)はそのテキスト‐ビジョンエンコーダーのため、VAELoader (#479)はデコードのためです。TextEncodeQwenImage21 (#519)は、強化されたプロンプト、オプションのネガティブプロンプト、および最大10個の参照画像をマルチイメージ編集に適した条件付けに統合します。必要に応じて構造をより厳密にガイドする参照潜在も生成できます。

サンプリングと出力#

QwenImage21Cache (#484)は、効率的な反復サンプリングのためにKSampler (#482)とモデルを共有します。デフォルトでは、ComfySwitchNode (#483)は自由な構成のためにEmptyLatentImage (#480)から空の潜在をルートします。参照の幾何やレイアウトに強く従いたい場合は、TextEncodeQwenImage21の潜在を使用するように切り替えます。プロンプトの従順性と変動性をバランスさせるためにKSamplerを調整し、VAEDecode (#481)とSaveImage (#534)が選択したファイル名プレフィックスで最終画像を生成します。

ComfyUI Qwen Image 2.1 マルチイメージ編集ワークフローの主要ノード#

TextGenerateLTX2Prompt (#502)#

このノードは、Qwen Image 2.1 PEモデルを使用して参照対応のプロンプト強化を行います。指示と組み立てられた画像バッチを提供して、参照に基づいた単一の明確な編集プロンプトを取得します。多くのオブジェクト属性を保存する必要がある場合は、許可される長さを増やし、創造的なパラフレーズを好むか厳密に文字通りの書き換えを行うかを調整します。プレビューノードは、生成が正確に従う内容を示します。

TextEncodeQwenImage21 (#519)#

強化されたプロンプトと最大10個の参照画像をQwen-Image-2.1の条件付けにエンコードします。不要な重複やコラージュ効果、余分な人物を禁止するために、negative_promptを使用します。resolution入力は特徴抽出の作業スケールを設定します。安定したディテール保持のために、出力に合わせてください。このノードは、選択された場合にスイッチを通じてより厳密に構成をロックする初期潜在を発行することもできます。

ComfySwitchNode (#483)#

KSamplerの開始戦略を切り替えます。デフォルトの空の潜在を保持して、条件付けを通じて参照アイデンティティを尊重しながら自由な構成を行います。参照の潜在をTextEncodeQwenImage21から使用するように切り替えると、より強い構造的ガイドを希望する場合に役立ちます。低いデノイズを組み合わせて、参照を強調します。

KSampler (#482)#

Qwen-Image-2.1のデノイズプロセスを駆動します。特定の配置を再現するか、バリエーションを探るためにseedを使用します。強化されたプロンプトにどれだけモデルが従うかをcfgで調整し、stepsで品質と速度のトレードオフを調整します。sampler_nameとschedulerの選択は、テクスチャとシャープネスを微妙に変えることができます。外観を繰り返し調整する際には、一貫したペアを選択してください。

ResolutionSelector (#13)#

出力の幅と高さをすばやく制御します。すべての参照要素を快適にフレームに収めるアスペクト比を選んでください。より大きな解像度は参照からのテクスチャをより多く明らかにしますが、計算を多く必要とするので、構成が安定するにつれて徐々に増やしてください。

オプションの追加#

  • 指示を書くときは、各画像の役割と保持するべき正確な特徴を列挙してください: 素材、色、パターン、シルエット、スケール。
  • 参照全体でカメラアングル、時間帯、照明の方向を一貫させると、より自然な合成になります。
  • インテリアの場合、一つの基本部屋を環境として選び、家具や装飾を配置するオブジェクトとして扱います。衣装の場合、一つのマネキンやモデルをベースとして選び、衣服をオブジェクト参照として提供します。
  • 重複やコラージュのアーティファクトが見られる場合、「重複なし、コラージュなし」などの用語でnegative_promptを強化し、オブジェクトの数を明示してください。
  • 潜在スイッチを2つのモードで使用: 探索的レイアウトのためのブランク潜在、正確な配置のための参照潜在。
  • 固定されたseedで有望な外観をロックし、指示を変更したり、参照を一度に一つだけ交換することでバリエーションを作成します。
  • SaveImageのファイル名プレフィックスを使用してシーンごとに結果を整理し、イテレーションを簡単に比較できるようにします。

このQwen Image 2.1 マルチイメージ編集ワークフローで使用されるモデルファミリーと重みの背景については、公式リソースを参照してください: Qwen-Image-2.1 on Hugging Face, Qwen-Image-2.1-PE-I2I, およびGitHubのプロジェクトリポジトリ。

謝辞#

このワークフローは以下の作品とリソースを実装および構築しています。ワークフローソースのRunningHub、Qwen-Image-2.1のQwenLM (Qwen)、およびQwen-Image-2.1-PE-I2Iの参照対応プロンプト強化に貢献し、保守していただいたことに感謝いたします。詳細については、以下にリンクされたオリジナルのドキュメントとリポジトリを参照してください。

リソース#

注: 参照されたモデル、データセット、コードの使用は、それぞれの著者およびメンテナの提供するライセンスおよび条件に従います。

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