Qwen Rapid AIO 단일 이미지 편집 워크플로우 for ComfyUI#
이 Qwen Rapid AIO 워크플로우는 주제 정체성, 구성 및 장면 구조를 유지하면서 하나의 입력 이미지에 대해 지침에 따라 편집을 수행합니다. 소재 교체, 객체 또는 의상 변경, 색상 조정 및 빠른 전후 반복에 이상적입니다. Qwen‑Image‑Edit‑2511에서 파생된 커뮤니티 Rapid AIO 체크포인트를 기반으로 하여 타겟 변경과 강력한 콘텐츠 보존을 균형 있게 유지하여 신뢰할 수 있는 단일 이미지 편집을 제공합니다.
RunComfy 클라우드용으로 설계된 이 그래프는 이미지 업로드에서 미리보기 및 내보내기에 이르는 간결한 경로와 함께 세 개의 선택적 LoRA 슬롯을 포함하고 있어 특수한 외모를 활성화할 수 있습니다. Qwen Rapid AIO는 명확한 텍스트 지침, 최소한의 설정, 원본 촬영을 손상시키지 않고 빠른 전환을 강조합니다.
Comfyui Qwen Rapid AIO 워크플로우의 주요 모델#
- Phr00t Qwen‑Image‑Edit‑Rapid‑AIO v23. 빠르고 지침에 따라 단일 이미지 편집을 수행하는 커뮤니티 체크포인트로, 주제와 레이아웃을 일관되게 유지하려고 합니다. Model card
- Qwen‑Image‑Edit‑2511. 강력한 시각-언어 정렬을 통해 지침에서 이미지로의 편집을 가능하게 하는 공식 베이스 모델 패밀리. 이 워크플로우의 Rapid AIO 변형은 이 계보를 기반으로 구축되었습니다. Model card
Comfyui Qwen Rapid AIO 워크플로우 사용 방법#
워크플로우는 소스 이미지와 지침에서 편집된 미리보기 및 내보내기까지 간단한 경로를 따릅니다. 아래 단계는 그래프에서 빠르게 찾을 수 있도록 정확한 노드 레이블과 ID를 참조합니다.
소스 이미지 입력: LoadImage (#5)#
편집 참조로 사용할 단일 소스 이미지를 로드합니다. Qwen Rapid AIO가 구성을 유지하려고 하므로 보존하고자 하는 프레이밍을 유지하세요. 명확한 주제를 가진 고품질 입력은 가장 충실한 편집을 제공합니다. 주제가 작은 영역을 차지하는 경우 모델이 관심 있는 영역에 집중할 수 있도록 사전 자르기를 고려하세요.
지침 인코딩: CR Text (#13) 및 TextEncodeQwenImageEditPlusAdvance (#14)#
CR Text (#13)에 간결한 편집 지침을 입력합니다. 인코더 TextEncodeQwenImageEditPlusAdvance (#14)는 이미지와 텍스트를 모두 분석하여 변경할 내용과 보존할 내용을 지시하는 조건을 생성합니다. 또한 이미지의 크기 조정된 시각-언어 뷰에 맞춰 시작 잠재치를 준비합니다. 수정하고자 하는 속성을 구체적으로 요청하여 의도하지 않은 변경을 줄이세요.
모델 및 선택적 어댑터: CheckpointLoaderSimple (#4) 및 LoraLoaderModelOnly (#1, #2, #3)#
CheckpointLoaderSimple (#4)는 Qwen Rapid AIO 체크포인트를 그에 맞는 CLIP 및 VAE와 함께 로드합니다. 세 개의 LoraLoaderModelOnly 노드 (#1, #2, #3)는 순차적으로 연결되어 있어 원하는 경우 경량 어댑터를 쌓을 수 있습니다. LoRA 슬롯을 비워두거나 강도를 0으로 설정하여 우회하거나 단일 집중 LoRA를 선택하여 미묘한 스타일 또는 소재 편향을 추가하세요. 일반 편집 신뢰성을 위해 LoRAs 없이 Qwen Rapid AIO를 먼저 실행한 후, 특정 푸시가 필요할 경우에만 어댑터를 추가하세요.
샘플링: KSampler (#10)와 ConditioningZeroOut (#7)를 통한 제로화된 부정적 요소#
샘플러는 인코더에서 온 긍정적 조건과 ConditioningZeroOut (#7)에서 온 제로화된 부정적 조건을 수신합니다. 이 디자인은 부정적 프롬프트로 인한 과도한 규제를 피하고, 원본 주제와 레이아웃을 보존하는 데 도움이 됩니다. 샘플러는 구조를 유지하면서 잠재치에 지침을 적용합니다. 더 강한 변경이 필요한 경우, 노이즈 제거 강도와 단계를 점진적으로 증가시킬 수 있습니다.
디코드, 미리보기 및 내보내기: VAEDecode (#11), PreviewImage (#20), CompressImages (#12)#
샘플링 후, VAEDecode (#11)는 편집된 잠재치를 다시 이미지로 변환합니다. PreviewImage (#20)는 결과를 즉시 보여주어 지침을 빠르게 반복할 수 있게 해줍니다. 만족스러울 경우, CompressImages (#12)를 사용하여 선택한 파일 이름 접두사와 함께 출력을 번들로 묶어 여러 시도를 다운로드하는 데 편리하게 사용할 수 있습니다.
정리: easy clearCacheAll (#9) 및 easy cleanGpuUsed (#8)#
이 유틸리티 노드는 디코딩 후 캐시를 자동으로 지우고 VRAM을 해제합니다. 이를 통해 더 긴 편집 세션을 안정적으로 유지하여 여러 Qwen Rapid AIO 시도를 연속적으로 실행할 수 있습니다.
Comfyui Qwen Rapid AIO 워크플로우의 주요 노드#
TextEncodeQwenImageEditPlusAdvance (#14)#
이 노드는 입력 이미지의 시각적 특징과 여러분의 지침을 융합하여 편집 인식 조건과 시작 잠재치를 생성합니다. prompt를 조정하여 정확히 변경할 내용을 설명하고 반드시 보존해야 할 내용을 명시적으로 나열하세요. instruction 필드는 일반적인 편집 정책을 보유할 수 있으며, target_size, target_vl_size, upscale_method, crop_method는 시각-언어 정렬을 위해 이미지가 크기 조정되는 방식을 제어합니다. 이 그래프에서와 같이 단일 이미지 편집을 위해 하나의 크기 조정된 이미지 입력을 사용하세요.
KSampler (#10)#
샘플러는 편집이 잠재치에 적용되는 곳입니다. 품질 대비 속도를 위한 steps, 조건을 얼마나 강하게 모델이 따를지를 위한 cfg, 편집 강도를 위한 denoise를 조정하세요. sampler_name과 scheduler는 노이즈 이동 및 텍스처에 영향을 미치며, 먼저 안정적인 설정을 시도한 후 아티팩트가 보이면 그것들을 다양하게 시도하세요. 작은 지침 변경을 비교할 때 재현성을 위해 고정 seed를 설정하세요.
LoraLoaderModelOnly (#1, #2, #3)#
각각의 LoRA 슬롯은 기본 모델에 경량 어댑터를 주입합니다. 어댑터를 선택하기 위해 lora_name을 사용하고, 그 영향을 제어하기 위해 strength_model을 사용하세요; 스택을 지원하지만, 하나의 어댑터를 적당한 강도로 시작하세요. lora_name을 지우거나 strength_model을 0으로 설정하여 슬롯을 우회하세요. 기본 Qwen Rapid AIO 체크포인트가 이미 제공하지 않는 특정 스타일이나 속성 조정이 필요할 때만 LoRAs를 활성화하세요.
CheckpointLoaderSimple (#4)#
여기서 주요 체크포인트 파일을 선택하세요. 제공된 그래프는 Qwen‑Image‑Edit‑2511에서 파생된 Rapid AIO 체크포인트를 가리키며, 호환되는 CLIP 및 VAE를 포함합니다. 기본 동작을 원하거나 변형 간의 결과를 비교하려면 다른 Qwen‑Image‑Edit 패밀리 체크포인트로 교체할 수 있습니다.
선택적 추가 기능#
- 외과적인 지침을 작성하세요. 변경할 단일 객체와 속성을 지정한 다음, 보존할 모든 것을 나열하세요. 짧고 구체적인 요청이 가장 안정적인 Qwen Rapid AIO 편집을 제공합니다.
- 부드럽게 시작하세요. 정체성과 자세를 보존하기 위해 노이즈 제거를 적당히 유지하고, 변경이 너무 미묘할 경우에만 높이세요.
- 먼저 LoRAs 없이 시도하세요. 특정 스타일리틱 또는 소재 푸시가 필요할 경우 저강도의 어댑터를 하나 추가하세요.
- 빠르게 반복하세요. 결과를 미리 보고, 지침을 세분화하며, 변형이 마음에 들 때
CompressImages(#12)를 사용하여 소량 배치를 압축하세요.
감사의 말씀#
이 워크플로우는 다음 작업 및 리소스를 구현하고 발전시켰습니다. 워크플로우 소스에 대해 RunningHub에, Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO 모델에 대해 Phr00t에, Qwen-Image-Edit-2511 공식 모델에 대해 Qwen에 그들의 기여와 유지 보수에 대해 감사드립니다. 권위 있는 세부 사항은 아래에 링크된 원본 문서 및 저장소를 참조하세요.
리소스#
- RunningHub/RunningHub 워크플로우 소스
- 문서 / 릴리스 노트: RunningHub post
- Phr00t/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO
- Hugging Face: Phr00t/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO
- Qwen/Qwen-Image-Edit-2511
- Hugging Face: Qwen/Qwen-Image-Edit-2511
참고: 참조된 모델, 데이터 세트 및 코드의 사용은 해당 저자 및 유지 보수자가 제공한 각각의 라이선스 및 조건에 따릅니다.