Qwen Edit 2509 LoRA 추론: 훈련-일치 Qwen Image Edit Plus 2509 편집 in ComfyUI
Qwen Edit 2509 LoRA 추론은 AI Toolkit로 훈련된 LoRA를 ComfyUI에서 Qwen Image Edit Plus 2509에 적용할 수 있는 프로덕션-준비 완료 RunComfy 워크플로우입니다. 이는 RC Qwen Image Edit Plus (RCQwenImageEditPlus)를 중심으로 구축된 오픈 소스 사용자 정의 노드(source)로, 모델-특정 Qwen 편집 파이프라인을 실행하고, lora_path / lora_scale를 통해 어댑터를 주입하며, 편집 모델이 프롬프트를 인코딩하는 방식에 맞춰 필요한 제어 이미지 전처리를 맞춥니다.
Qwen Edit 2509 LoRA 추론이 ComfyUI에서 다르게 보이는 이유
AI Toolkit 샘플 이미지는 텍스트 프롬프트와 입력 이미지를 프롬프트 인코딩 시 결합하는 Qwen Image Edit Plus 2509 스타일 파이프라인에 의해 생성되며, Qwen의 “true CFG” 동작을 사용하여 지침을 적용합니다. 작업을 표준 ComfyUI 편집 그래프로 재구성하면, 조건, 지침 의미 및 LoRA가 적용되는 위치의 작은 차이가 복합적으로 작용하여 프롬프트/단계/시드 일치를 시도해도 미리보기를 신뢰성 있게 재현할 수 없습니다. 즉, 차이는 보통 파이프라인 불일치이지 단순히 “잘못된 설정”이 아닙니다.
RCQwenImageEditPlus 사용자 정의 노드의 역할
RCQwenImageEditPlus는 Qwen Image Edit Plus 2509 편집을 동일한 종류의 미리보기와 일치하는 추론 파이프라인을 통해 라우팅하고, AI Toolkit LoRA를 일관되게 그 파이프라인 내에서 lora_path와 lora_scale을 사용하여 적용합니다. 또한, 이 가족이 편집-조건화된 프롬프트에 기대하는 방식으로 제어 이미지를 처리하며(프롬프트 인코딩을 위해 크기 조정 포함), 기준선 동작이 훈련 샘플 동안 본 것에 더 가깝습니다. 참조 파이프라인 구현: `src/pipelines/qwen_image.py`.
Qwen Edit 2509 LoRA 추론 워크플로우 사용 방법
Step 1: LoRA 가져오기 (2가지 옵션)
- Option A (RunComfy 훈련 결과): RunComfy → Trainer → LoRA Assets → LoRA 찾기 → ⋮ → LoRA 링크 복사
- Option B (RunComfy 외부에서 AI Toolkit로 훈련된 LoRA): LoRA의 직접
.safetensors다운로드 링크를 복사하여lora_path에 붙여넣으세요 (ComfyUI/models/loras에 다운로드할 필요 없음)
Step 2: Qwen Edit 2509 LoRA 추론을 위한 RCQwenImageEditPlus 사용자 정의 노드 구성
LoRA 링크를 RCQwenImageEditPlus의 lora_path에 붙여넣으세요 (Option A의 RunComfy 링크 사용, 또는 Option B의 직접 .safetensors URL 사용).
그런 다음 나머지 노드 매개변수를 설정하세요 (AI Toolkit 미리보기/샘플 값과 일치하는지 확인하면서 시작):
prompt: 편집 지침 (훈련 시 사용한 트리거 토큰이 있을 경우 포함)negative_prompt: 선택 사항; 훈련 샘플에 부정적 요소를 사용하지 않은 경우 비워 두세요width/height: 출력 크기 (이 파이프라인 가족에는 32의 배수 권장)sample_steps: 추론 단계 수; 튜닝 전 미리보기 단계 수와 일치guidance_scale: 지침 강도 (Qwen은 “true CFG” 스케일을 사용하므로 미리보기 값을 먼저 재사용)seed: 훈련 미리보기와 ComfyUI 추론 비교 시 시드를 잠그고 control_after_generate를 'fixed'로 설정lora_scale: LoRA 강도; 미리보기 강도에서 시작한 후 점진적으로 조정
이는 이미지 편집 워크플로우이므로 입력 이미지도 제공해야 합니다:
control_image(필수 입력): LoadImage 노드를control_image에 연결한 후 샘플 이미지를 편집할 사진으로 교체하세요.
훈련 정렬 참고: 훈련 중 샘플링을 사용자 정의한 경우 AI Toolkit 훈련 YAML을 열고 width, height, sample_steps, guidance_scale, seed, lora_scale을 반영하세요. RunComfy에서 훈련한 경우, Trainer → LoRA Assets → 구성으로 이동하여 미리보기/샘플 값을 RCQwenImageEditPlus에 복사하세요.
Step 3: Qwen Edit 2509 LoRA 추론 실행
워크플로우를 대기열에 추가/실행하세요. SaveImage 노드는 편집된 출력을 일반 ComfyUI 출력 폴더에 기록합니다.
Qwen Edit 2509 LoRA 추론 문제 해결
대부분의 문제는 AI Toolkit에서 Qwen Image Edit Plus 2509 LoRA를 훈련한 후 ComfyUI에서 실행하려고 할 때 발생하는 파이프라인 / 로더 불일치에서 비롯됩니다—특히 Nunchaku-quantized Qwen Edit 2509 로더, 일반 샘플러 그래프 및 AI Toolkit 미리보기 파이프라인과 다른 위치에서 가중치를 패치하는 LoRA 로더를 혼합할 때.
RunComfy의 RC Qwen Image Edit Plus (RCQwenImageEditPlus) 사용자 정의 노드는 다음을 통해 훈련-일치 기준선으로 돌아가도록 설계되었습니다:
- Qwen Image Edit Plus 2509–특정 편집 파이프라인을 실행하며 (일반 샘플러 그래프 아님),
- AI Toolkit LoRA를 그 파이프라인 내에
lora_path/lora_scale을 통해 주입합니다,
따라서 편집 조건 + 지침 동작이 AI Toolkit 미리보기 샘플링 동안 본 것에 더 가깝습니다.
（1）Comfy가 Qwen Image Edit Nunchaku 생성 취소 후 노이즈를 생성함
이유
이는 Nunchaku 기반 ComfyUI 워크플로우에서 Qwen Image Edit와 관련하여 보고된 실제 실패 모드입니다: 실행을 취소하면 모델/그래프가 나쁜 상태에 남아 유효한 프롬프트와 설정에도 불구하고 이후 실행이 오직 노이즈만 생성됩니다.
수정 방법 (사용자가 보고한 작동 수정)
- ComfyUI의 “모델 및 노드 캐시 지우기” (또는 이에 상응하는 모델/노드 캐시 재설정)를 사용한 후 다시 실행하여 복구.
- ComfyUI를 0.3.65로 되돌리기는 회귀가 지속되는 경우에 도움이 되었습니다.
- 훈련-일치 LoRA 검증 (미리보기 동등성)이 목표인 경우, RCQwenImageEditPlus를 통해 동일한 편집을 먼저 실행하세요. 이렇게 하면 추론이 AI Toolkit 스타일 미리보기 샘플링과 파이프라인 정렬되어 일반 / Nunchaku 샘플러 경로에서 “취소 후 노이즈” 부작용을 디버깅하지 않아도 됩니다.
（2）qwen image edit는 Lora 로딩을 지원하지 않음
이유
이는 ComfyUI-nunchaku Qwen Image Edit 경로의 제한 사항으로 보고되었습니다: LoRA 로딩이 실패/경고하며, 이는 해당 추론 경로가 LoRA가 훈련된 모듈을 패치하지 않거나 (또는 해당 구현에서 Qwen Edit에 대한 LoRA 주입을 지원하지 않음) 때문입니다.
수정 방법 (신뢰할 수 있는 실용적 해결책)
- 해당 Nunchaku 경로에서는 문제 해결이 계획되지 않았으므로 실용적 해결책은 Qwen Edit 2509 LoRA 주입을 지원하는 파이프라인으로 추론을 전환하는 것입니다.
- RunComfy에서는 RCQwenImageEditPlus를 사용하고 어댑터를 다음을 통해서만 로드하는 것입니다:
lora_path(AI Toolkit.safetensorsURL)lora_scale(강도) 이렇게 하면 LoRA 적용이 Qwen Edit 2509 파이프라인 내에서 이루어지며, 이는 훈련-일치 비교를 위해 필요한 것입니다.
- 속도를 위해 Nunchaku 양자화를 유지해야 한다면, Qwen/Nunchaku 전용 LoRA 로더를 사용하세요 (기본 편집 로더가 “일반 LoRA 동작”을 기대하는 것이 아님).
（3）다단계 워크플로우가 캐시를 재설정하지 않음
이유
다단계 워크플로우(단계별로 다른 LoRA 사용)에서 사용자는 LoRA 상태가 재실행 간에 “고정”될 수 있다고 보고했습니다—따라서 1단계가 실수로 2단계 LoRA를 재사용할 수 있습니다, 캐시가 재설정되지 않는 한.
수정 방법 (사용자가 검증한 해결책)
- 사용자는 모델이 수동으로 언로드 / 정리될 때만 워크플로우가 올바르게 재설정된다고 보고했습니다.
- AI Toolkit 미리보기 일치를 검증하는 경우, 기준 워크플로우를 단일 단계로 유지하고 RCQwenImageEditPlus를 통해 먼저 실행하세요 (파이프라인 정렬). 기준선이 안정적일 때만 다단계 논리를 추가하세요.
（4）TypeError: got multiple values for argument 'guidance' (v2.0+)
이유
일부 환경에서, 사용자가 QwenImageTransformer2DModel forward signature와 LoRA 로더 및 스케줄러/패치 스택이 상호작용할 때 TypeError: got multiple values for argument 'guidance'를 만났습니다 (패치 순서 및 외부 스케줄러 수정에 따라 인수 중복이 발생할 수 있음).
수정 방법 (영향을 받은 사용자에 대한 유지보수자 문서화 솔루션)
- 로더의 문제 해결 섹션은 다음을 권장합니다: v2.0+에서 여전히 이것을 만난다면, v1.72 (ControlNet 지원이 추가되기 전의 마지막 v1.x 릴리스)를 사용하세요, 이는 중복
guidance를 유발하는 인수 전달 복잡성을 피합니다. - 안정성을 복원한 후, RCQwenImageEditPlus에서 훈련-일치 검사를 수행하여 로더/스케줄러 시그니처 경계 사례로 인해 미리보기 정렬 디버깅이 혼란스럽지 않도록 하세요.
（5）QwenImageEditPlusModel에 대한 제어 이미지 누락
이유
Qwen Image Edit Plus 2509는 편집-조건화된 모델 계열입니다. AI Toolkit 훈련 및 ComfyUI 추론에서, 파이프라인은 제어 이미지 입력을 기대하며, 편집 지침을 이미지-조건화된 인코딩 경로와 결합합니다. 제어 이미지가 누락되거나 잘못 연결되면, 훈련 작업이나 편집 추론이 실패하거나 예상치 않게 작동할 것입니다.
수정 방법 (모델-올바른, 훈련-일관된 접근법)
- ComfyUI에서는 항상 LoadImage →
control_image를 RCQwenImageEditPlus에 연결하고, LoRA와 미리보기 출력을 검증하는 동안 제어 이미지를 고정하세요. - RCQwenImageEditPlus를 추론에 사용하여 제어 이미지 전처리 + 프롬프트 인코딩이 Qwen Edit 2509 파이프라인 기대에 따르도록 하고 (AI Toolkit 스타일 미리보기와 파이프라인 정렬), LoRA가
lora_path/lora_scale을 통해 올바른 패치 지점에 적용되도록 하세요.
Qwen Edit 2509 LoRA 추론 지금 실행
워크플로우를 열고 lora_path를 설정하고 control_image를 연결한 후 RCQwenImageEditPlus를 실행하여 ComfyUI 결과를 AI Toolkit 미리보기와 다시 일치시키세요.
