Qwen Edit 2511 LoRA 推論: ComfyUI でトレーニングに一致する AI Toolkit 編集#

Qwen Edit 2511 LoRA 推論は、AI Toolkit でトレーニングされた LoRA を ComfyUI 内で Qwen Image Edit Plus 2511 に適用する準備が整った RunComfy ワークフローで、トレーニングに一致する動作をします。これは RC Qwen Image Edit Plus 2511 (RCQwenImageEditPlus2511) を中心に構築されており、Qwen 特有の推論パイプラインを通じて編集をルーティングし、(一般的なサンプラーグラフの代わりに) lora_path と lora_scale を通じてアダプターをロードします。

なぜ Qwen Edit 2511 LoRA 推論は ComfyUI で異なるように見えることがあるのか#

AI Toolkit プレビュー画像は、Qwen Image Edit Plus 2511 特有の編集パイプラインから来ています。プロンプトがコントロール画像に対してどのようにエンコードされ、ガイダンスがどのように適用されるかを含みます。同じタスクを一般的な ComfyUI サンプラーグラフとして再構築すると、デフォルトが変更され、LoRA がスタックの異なる部分をパッチすることになりかねません。そのため、プロンプト/ステップ/シードを一致させても、編集が一致する保証はありません。結果がドリフトする場合、それは通常、1つのパラメータを見逃したのではなく、パイプラインレベルの不一致です。

RCQwenImageEditPlus2511 カスタムノードが行うこと#

RCQwenImageEditPlus2511 は、プレビューに整合した推論パイプラインを通じて Qwen Image Edit Plus 2511 編集をルーティングし、そのパイプライン内で lora_path / lora_scale を通じて AI Toolkit アダプターを適用し、トレーニングプレビューと推論を一致させます。参照実装: `src/pipelines/qwen_image.py`。

Qwen Edit 2511 LoRA 推論ワークフローの使用方法#

ステップ 1: LoRA をインポートする (2 つのオプション)#

• オプション A (RunComfy トレーニング結果): RunComfy → Trainer → LoRA Assets → LoRA を見つける → ⋮ → LoRA リンクをコピー
  
• オプション B (RunComfy 外でトレーニングされた AI Toolkit LoRA): LoRA の直接 .safetensors ダウンロードリンクをコピーし、その URL を lora_path に貼り付けます (ComfyUI/models/loras にダウンロードする必要はありません)。

ステップ 2: Qwen Edit 2511 LoRA 推論のための RCQwenImageEditPlus2511 カスタムノードを設定する#

LoRA リンクを lora_path に貼り付けます (オプション A の RunComfy LoRA リンク、またはオプション B の直接 .safetensors URL のいずれか)。

次に、ノードパラメータの残りを設定します (結果を比較するときに AI Toolkit プレビュー/サンプル値を一致させます):

• prompt: 編集指示 (LoRA がトリガートークンを使用している場合は含めます)
• negative_prompt: オプション; プレビューでネガティブを使用していない場合は空のままにします
• width / height: 出力サイズ (このパイプラインでは 32 の倍数が推奨されます)
• sample_steps: 推論ステップ (プレビューステップの数をミラーリングして始めます; 25 は一般的な基準です)
• guidance_scale: ガイダンスの強さ (Qwen は「真の CFG」スケールを使用します; プレビューに一致する値をバリデートしてから調整します)
• seed: 一貫した編集を可能にするための固定シード (コントロール後生成を 'fixed' に設定して整合性を診断します)
• lora_scale: LoRA の強さ (プレビューの強さで始めてから徐々に調整します)

このワークフローは画像編集のセットアップであるため、入力画像が必要です:

• control_image (必須入力): LoadImage ノードを control_image に接続し、サンプル画像を編集したい写真に置き換えます。

トレーニング整合性の注意: トレーニング中にサンプリング設定を変更した場合、AI Toolkit トレーニング YAML を開いて width, height, sample_steps, guidance_scale, seed, lora_scale をミラーリングします。RunComfy でトレーニングした場合は、Trainer → LoRA Assets → Config に進み、プレビュー値を RCQwenImageEditPlus2511 にコピーします。

ステップ 3: Qwen Edit 2511 LoRA 推論を実行する#

Queue/Run をクリックします。SaveImage ノードが編集された結果を標準の ComfyUI 出力ディレクトリに書き込みます。

Qwen Edit 2511 LoRA 推論のトラブルシューティング#

多くの問題は Ostris AI Toolkit で Qwen-Image-Edit-2511 LoRA をトレーニングした後、推論時に パイプラインの不一致 によって発生します—AI Toolkit のプレビューサンプラーはモデル/パイプライン特有であるのに対し、多くの ComfyUI グラフ (または高速化されたバックエンド) はそうではありません。

RunComfy の RC Qwen Image Edit Plus 2511 (RCQwenImageEditPlus2511) カスタムノードは、AI Toolkit スタイルのプレビューサンプリングに推論を パイプラインに整合 させるように構築されています。

（1）qwen image edit は Lora ローディングをサポートしていません#

なぜこれが起こるのか

一部の高速化された Qwen Image Edit パス (例えば、Nunchaku の Qwen Image Edit ルート) は現在、公式の Qwen 編集パイプラインが期待する方法で LoRA 重みをパッチしていません。通常の症状は 重みのロードに失敗した / lora キーがロードされていない であり、アダプターがほとんど目に見える効果を持たないことです。

修正方法 (トレーニングに整合したアプローチ)

• Nunchaku を通じて Qwen Image Edit を実行している場合は、LoRA 検証のために 非-Nunchaku の Qwen Image Edit 2511 ワークフローに切り替えます (これが LoRA ローディングに対してサポートされていないと報告されました)。
• RunComfy では、最初に RCQwenImageEditPlus2511 を通じてアダプターを検証し、LoRA を lora_path + lora_scale のみを通じて注入します (RC ノードの上に余分な LoRA ローダーパスを積み重ねないようにします)。
• 同じコントロール画像、seed, sample_steps, guidance_scale, および width/height を固定しながら AI Toolkit プレビューと比較します。

（2）qwen-image-edit-2511 ローディング警告に関する質問#

なぜこれが起こるのか

Qwen-Image-Edit-2511 は新しいコンフィグフィールド (特に zero_cond_t) を導入します。ローカルランタイムがモデルの期待するライブラリサポートを下回っている場合、次のような警告が表示されることがあります: config attribute zero_cond_t was passed ... but is ignored これはパイプラインのデフォルトが、トレーニング/検証したプレビューサンプラーと一致して いない 可能性が高いという強いシグナルです。

修正方法 (既知の動作するアップグレードパス)

• Qwen-Image-Edit-2511 サポートを含む Diffusers/stack ビルドにアップグレードします。AI Toolkit エコシステムで広く共有されている修正は、Qwen Edit 2511 互換性のために GitHub メインから Diffusers をインストールすることです (サポート PR を参照): https://github.com/ostris/ai-toolkit/pull/611
• 次に RCQwenImageEditPlus2511 (パイプラインに整合) を通じて再テストし、プレビュー値 (sample_steps, guidance_scale, seed, lora_scale, width/height) をミラーリングします。

（3）--zero_cond_t # これは Qwen-Image-Edit-2511 によって導入された特別なパラメータです。このモデルのために有効にしてください。#

なぜこれが起こるのか

一部の Qwen Edit 2511 トレーニング/推論スタックは、意図したコンディショニング/ガイダンス動作に一致させるために zero_cond_t を有効にする必要があります。トレーニングプレビュー がある設定で生成され、ComfyUI 推論 が別の設定で実行された場合、プロンプト/シード/ステップが一致していても編集が「オフ」に見えることがあります。

修正方法 (トレーニングに一致する動作)

• トレーニングプレビューサンプラー と 推論パイプライン が同じ Qwen Edit 2511 コンフィグレーションを使用していることを確認します (zero_cond_t をスタックが公開している場合は含めます)。
• ComfyUI 推論の場合、RCQwenImageEditPlus2511 を優先し、編集パイプラインが パイプラインに整合 し、LoRA がプレビュー形式のパイプラインが期待する場所に注入されるようにします (lora_path / lora_scale 経由)。

（4）Qwen Image Edit 2511 - 単一画像編集における正方形出力の劣化#

なぜこれが起こるのか

ユーザーは、特定の編集で 正方形出力 (例: 1024×1024) で Qwen-Image-Edit-2511 が一貫性を失うことがあり、非正方形アスペクト比 では同じシード/プロンプト/設定でも、よりきれいで忠実な結果を生むことが報告されています。

修正方法 (ユーザー報告の回避策)

• LoRA を検証する際に、非正方形 出力 (例: 832×1216 または 1216×832) をテストし、同じ seed, sample_steps, guidance_scale, およびコントロール画像を維持します。
• プレビュー期待に一致するアスペクト比を見つけたら、その比率を固定し、lora_scale の調整を開始します。

今すぐ Qwen Edit 2511 LoRA 推論を実行#

ワークフローを開き、lora_path を設定して、control_image を接続し、ComfyUI 編集を AI Toolkit トレーニングプレビューに整合させるために RCQwenImageEditPlus2511 を実行します。