Qwen Image Edit 2509 | 다중 이미지 편집기

Qwen Image Edit 2509: ComfyUI를 위한 다중 이미지 프롬프트 기반 편집 및 블렌딩

Qwen Image Edit 2509는 2–3개의 입력 이미지를 단일 프롬프트 아래에서 융합하여 정밀한 편집과 원활한 블렌딩을 생성하는 ComfyUI용 다중 이미지 편집 워크플로우입니다. 객체 합성, 장면 재스타일링, 요소 교체 또는 참조 병합을 원하는 창작자를 위해 직관적이고 예측 가능한 제어를 유지하도록 설계되었습니다.

이 ComfyUI 그래프는 Qwen 이미지 모델과 편집 인식 텍스트 인코더를 결합하여 자연어와 하나 이상의 시각적 참조로 결과를 조정할 수 있게 합니다. Qwen Image Edit 2509는 스타일 전환, 객체 삽입, 장면 리믹스를 수행하며, 소스의 외관이나 품질이 다를 때에도 일관된 결과를 생성합니다.

Comfyui Qwen Image Edit 2509 워크플로우의 주요 모델

• Qwen Image Edit 2509 (Diffusion Model & GGUF, Q8_0). VRAM을 줄이면서 편집 동작을 보존하기 위해 양자화된 형태로 로드된 주요 이미지 편집 체크포인트입니다. 샘플링 중 텍스트와 참조 이미지를 해석하는 확산 백본을 제공합니다.
• Qwen Image VAE. Qwen Image에 맞춰진 전용 VAE로, 기본 캔버스를 잠재 공간으로 인코딩하고 최종 결과를 다시 픽셀로 디코딩합니다. 에셋 소스: Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI.
• Qwen 2.5 VL 7B 텍스트 인코더 (FP8 스케일링). 프롬프트와 참조 이미지를 편집 조건으로 전환하는 ComfyUI용 비전-언어 텍스트 인코더입니다. 에셋 소스: Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI.
• Qwen‑Image‑Lightning‑4steps‑V1.0 LoRA. 빠르고 강렬한 업데이트를 위해 모델을 치우치게 하는 선택적 LoRA로, 빠른 반복 또는 낮은 단계 수에 유용합니다. 모델 페이지: lightx2v/Qwen-Image-Lightning.

Comfyui Qwen Image Edit 2509 워크플로우 사용 방법

이 워크플로우는 입력에서 출력까지 명확한 경로를 따릅니다: 2–3개의 이미지를 로드하고, 프롬프트를 작성하며, 그래프는 텍스트와 참조를 모두 인코딩하고, 샘플링은 잠재 기반에서 실행되며, 결과는 디코딩되어 저장됩니다.

단계 1 — 소스를 로드하고 크기 조정

• Image 1용 LoadImage (#103)과 Image 2용 LoadImage (#109)를 사용하세요. Image 2는 편집을 받을 기본 캔버스로 작용합니다.
• 각 이미지는 ImageScaleToTotalPixels (#93 및 #108)을 통과하므로 두 참조가 일관된 픽셀 예산을 공유합니다. 이는 구성과 스타일 전환을 안정화합니다.
• 세 번째 참조가 필요한 경우, 인코딩 노드의 image3 입력에 다른 LoadImage를 플러그인하세요. Qwen Image Edit 2509는 최대 세 개의 이미지를 수용하여 더 풍부한 가이드를 제공합니다.

단계 2 — 프롬프트 작성 및 의도 설정

• 긍정 인코더 TextEncodeQwenImageEditPlus (#104)는 텍스트 프롬프트를 Image 1 및 Image 2와 결합하여 원하는 결과를 설명합니다. 병합, 교체, 스타일 큐를 요청하기 위해 자연어를 사용하세요.
• 부정 인코더 TextEncodeQwenImageEditPlus (#106)는 원치 않는 세부사항에서 멀어지도록 조정합니다. 중립을 유지하려면 빈 칸으로 두거나 원치 않는 아티팩트나 스타일을 억제하는 구문을 추가하세요.
• 두 인코더 모두 Qwen 텍스트 인코더와 VAE를 사용하므로, 모델은 참조를 지시의 일부로 "볼" 수 있습니다.

단계 3 — 모델 준비

• UnetLoaderGGUF (#102)는 GGUF 형식으로 Qwen Image Edit 2509 백본을 로드하여 효율적인 추론을 합니다.
• LoraLoaderModelOnly (#89)는 Qwen‑Image‑Lightning LoRA를 적용합니다. 강력한 편집을 위해 영향을 증가시키거나 더 보수적인 업데이트를 위해 줄입니다.
• 모델은 편집 안정성을 위해 조정된 구성으로 샘플링 준비가 됩니다.

단계 4 — 안내된 생성

• 기본 캔버스 (Image 2)는 VAEEncode (#88)에 의해 인코딩되고 KSampler (#3)에 시작 잠재로 제공됩니다. 이렇게 하면 이미지-투-이미지 실행이 되고, 텍스트-투-이미지 실행이 되지 않습니다.
• KSampler (#3)는 잠재 캔버스와 긍정 및 부정 조건을 융합하여 편집된 결과를 생성합니다. 시드를 고정하여 재현성을 유지하거나 대안을 탐색하기 위해 변형하세요.
• 가이드 및 샘플링 선택은 소스에 대한 충실도와 프롬프트 준수를 균형 잡아 Qwen Image Edit 2509의 정밀성과 유연성을 제공합니다.

단계 5 — 디코딩 및 저장

• VAEDecode (#8)는 최종 잠재를 이미지로 변환하고, SaveImage (#60)는 출력 폴더에 저장합니다. 파일 이름은 실행을 반영하므로 버전을 쉽게 비교할 수 있습니다.

Comfyui Qwen Image Edit 2509 워크플로우의 주요 노드

TextEncodeQwenImageEditPlus (#104)

이 노드는 Qwen 인코더를 통해 프롬프트를 최대 세 개의 참조 이미지와 결합하여 긍정적 편집 조건을 생성합니다. 나타나야 할 것, 채택할 스타일, 참조가 결과에 미치는 영향을 명확한 단일 문장 목표로 시작한 후 스타일 설명자나 카메라 큐를 추가하여 지정하세요. 인코더의 에셋은 Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI에서 패키지화됩니다.

TextEncodeQwenImageEditPlus (#106)

이 노드는 원치 않는 특성을 방지하기 위한 부정적 조건을 형성합니다. 아티팩트, 과도한 매끄러움, 또는 맞지 않는 스타일을 차단하는 짧은 구문을 추가하세요. 긍정적 의도와 싸우지 않도록 최소한으로 유지하세요. 긍정 경로와 동일한 Qwen 인코더와 VAE 스택을 사용합니다.

UnetLoaderGGUF (#102)

VRAM 친화적인 추론을 위해 GGUF 형식으로 Qwen Image Edit 2509 체크포인트를 로드합니다. 더 높은 양자화는 메모리를 절약하지만 세부 사항에 약간의 영향을 미칠 수 있습니다; 여유가 있다면 충실도를 최대화하기 위해 덜 공격적인 양자화를 시도하세요. 구현 참조: city96/ComfyUI-GGUF.

LoraLoaderModelOnly (#89)

기본 모델 위에 Qwen‑Image‑Lightning LoRA를 적용하여 수렴을 가속화하고 편집을 강화합니다. strength_model을 증가시켜 LoRA의 효과를 강조하거나 줄여서 미세한 가이드를 제공하세요. 모델 페이지: lightx2v/Qwen-Image-Lightning. 핵심 노드 참조: comfyanonymous/ComfyUI.

ImageScaleToTotalPixels (#93, #108)

고품질 리샘플링을 사용하여 각 입력을 일관된 총 픽셀 수로 조정합니다. 메가픽셀 목표를 높이면 시간과 메모리 비용이 들지만 더 선명한 결과를 얻을 수 있습니다; 낮추면 반복 속도가 빨라집니다. 두 참조를 비슷한 규모로 유지하여 Qwen Image Edit 2509가 요소를 깨끗하게 블렌딩하도록 돕습니다. 핵심 노드 참조: comfyanonymous/ComfyUI.

KSampler (#3)

잠재 캔버스를 조건에 따라 변환하는 확산 단계를 실행합니다. 속도와 충실도를 균형 있게 조정하고, 동일한 설정에서 여러 구성을 탐색하기 위해 시드를 다양화하세요. Image 2에서 구조를 보존하는 긴밀한 편집을 위해 단계 수를 적당히 유지하고 프롬프트와 참조에 의존하여 통제하세요. 핵심 노드 참조: comfyanonymous/ComfyUI.

선택적 추가 사항

• Image 2를 캔버스로, Image 1을 기증자로 취급하세요; 프롬프트에서 어떤 요소가 전송되고 어떤 것이 남아야 하는지 설명하세요.
• 후광, 텍스처 드리프트, 또는 과도한 스타일화를 억제하기 위해 간결한 부정을 사용하세요; 긴 부정 목록은 목표와 충돌할 수 있습니다.
• 결과가 너무 보수적으로 보이면 LoRA 강도나 샘플링 단계를 약간 증가시키세요; 기준에서 너무 멀리 벗어나면 줄이세요.
• 최종화를 위해 메가픽셀 목표를 높이고, 좋아하는 정확한 구성을 업스케일하기 위해 동일한 시드를 재사용하세요.
• 프롬프트를 구체적으로 유지하세요: 주제, 행동, 설정, 스타일. Qwen Image Edit 2509는 명확한 의도를 가진 몇 가지 강력한 설명자에 가장 잘 반응합니다.

감사의 말

이 워크플로우는 다음 작업 및 리소스를 구현하고 구축합니다. 우리는 Qwen Image Edit 2509 Workflow의 기여 및 유지보수에 대해 RobbaW에 감사드립니다. 권위 있는 세부 정보는 아래에 링크된 원본 문서 및 저장소를 참조하세요.

리소스

• RobbaW/Qwen Image Edit 2509 Workflow
  • Hugging Face: QuantStack/Qwen-Image-Edit-2509-GGUF
  • 문서 / 릴리즈 노트: Qwen Image Edit 2509 Workflow @RobbaW from Reddit r/comfyui

참고: 참조된 모델, 데이터셋 및 코드의 사용은 해당 저자 및 유지보수자가 제공하는 각각의 라이선스 및 조건에 따릅니다.