Qwen Image Edit | Точное редактирование фотографий с использованием AI

Qwen Image Edit для ComfyUI: Редактирование фотографий на основе подсказок, замена и перенастройка освещения

Этот рабочий процесс обеспечивает быстрые и контролируемые редактирования изображений с помощью семейства Qwen. С одной подсказкой вы можете выполнить inpainting, заменить фоны, вставить или удалить объекты и применить кинематографическое перенастройку освещения, сохраняя локальные детали. Qwen Image Edit идеально подходит для художников и создателей, которые хотят точных преобразований без сложных графов узлов.

Граф организован в простые шаги: загрузите модели, загрузите изображение, напишите подсказки, затем выполните выборку и сохраните. В комплекте с опциональной Lightning LoRA для ультра-быстрых 4-шаговых редактирований, так что вы можете быстро итеративно и закрепить желаемый вид.

Основные модели в рабочем процессе Comfyui Qwen Image Edit

• Модель диффузии Qwen Image Edit
  Основной UNet для редактирования изображений, используемый для редактирований на основе инструкций. Упакован для ComfyUI как qwen_image_edit_fp8_e4m3fn.safetensors в .
• Текстовый энкодер Qwen 2.5 VL 7B
  Мультимодальный текстовый энкодер, который интерпретирует инструкции по редактированию и определяет условия модели. Предоставляется как qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors в .
• Qwen Image VAE
  Латентный кодек, адаптированный для моделей Qwen Image, улучшающий качество реконструкции. Распространяется как qwen_image_vae.safetensors в .
• Qwen-Image-Lightning LoRA (опционально)
  Оптимизированная по скорости LoRA, которая позволяет выполнять качественные редактирования всего за 4 шага. Доступна как Qwen-Image-Lightning-4steps-V1.0.safetensors на .

Как использовать рабочий процесс Comfyui Qwen Image Edit

Шаг 1 – Загрузка моделей

Граф загружает UNet для редактирования с помощью UNETLoader (#37), текстовый энкодер с помощью CLIPLoader (#38), и латентный кодек с помощью VAELoader (#39). Если вы хотите более быструю итерацию, включите опциональную LoraLoaderModelOnly (#89) для применения Lightning LoRA поверх базовой модели. ModelSamplingAuraFlow (#66) и CFGNorm (#75) подготавливают сэмплер так, чтобы модель Qwen Image Edit следовала подсказкам без переизбыточности деталей.

Шаг 2 – Загрузка изображения для редактирования

Используйте LoadImage (#78) для выбора фотографии, которую вы хотите изменить. Изображение проходит через ImageScaleToTotalPixels (#93), чтобы сохранить разрешение в диапазоне, дружественном к качеству, что помогает Qwen Image Edit избегать артефактов от очень больших входных данных. VAEEncode (#88) преобразует пиксели в латенты для эффективного редактирования, сохраняя структуру.

Шаг 3 – Подсказка

Напишите свою инструкцию в TextEncodeQwenImageEdit (#76) как положительное указание. Примеры включают “заменить фон на городской пейзаж на закате,” “убрать человека на заднем плане,” или “мягкий золотой ключевой свет слева.” Используйте второй TextEncodeQwenImageEdit (#77) в качестве негативного руководства, когда нужно избежать изменений, например “не изменяйте лицо субъекта” или “сохраните цвет куртки.” Оба энкодера видят загруженное вами изображение и VAE, так что кондиционирование остается согласованным с контентом.

Выборка и вывод

KSampler (#3) выполняет редактирование с использованием патченной модели и вашего кондиционирования. Если Lightning LoRA включена, вы можете сойтись на очень немногих шагах; в противном случае используйте больше шагов для максимальной точности. Отредактированный латент декодируется VAEDecode (#8) и записывается на диск через SaveImage (#60).

Ключевые узлы в рабочем процессе Comfyui Qwen Image Edit

TextEncodeQwenImageEdit (#76)

Кодирует основную инструкцию, которая управляет редактированием. Предпочитайте прямые глаголы, такие как “заменить,” “вставить,” “убрать,” “перекрасить,” и “перенастроить освещение.” Если изменение должно быть локальным, укажите регион или объект явно. Держите подсказки краткими; длинные списки тегов стиля редко нужны.

TextEncodeQwenImageEdit (#77)

Предоставляет негативное или защитное руководство. Используйте его, чтобы сказать модели, что избегать или сохранять ключевые атрибуты. Хорошие паттерны: “сохранить тон кожи,” “не изменять композицию,” “игнорировать текст на фоне.”

LoraLoaderModelOnly (#89)

Применяет Qwen-Image-Lightning LoRA для быстрой итерации. Включите его, когда вам нужны почти мгновенные результаты. Сократите количество шагов сэмплера существенно, когда эта LoRA активна, чтобы поддерживать четкость редактирований.

ImageScaleToTotalPixels (#93)

Уменьшает размер слишком больших входных данных до целевого бюджета мегапикселей для стабилизации качества. Используйте его, когда исходные изображения очень большие или содержат сильную компрессию; это часто улучшает гладкость краев и уменьшает гало.

CFGNorm (#75)

Нормализует поведение свободного от классификаторов руководства так, чтобы модель следовала подсказкам без создания артефактов. Если вы видите перенасыщение или “переизбыточность,” немного уменьшите силу; если редактирования кажутся робкими, немного увеличьте её.

KSampler (#3)

Запускает цикл диффузии. Начните с умеренных шагов для fp8 и увеличивайте только если редактирование не завершено. Поддерживайте умеренное руководство; очень высокие значения могут размывать сохраненные регионы. Когда Lightning LoRA включена, используйте очень мало шагов, чтобы воспользоваться её скоростным преимуществом.

Опциональные дополнения

• Опишите редактирования просто. Qwen Image Edit лучше всего реагирует на короткие, действенные инструкции, такие как “сделать небо облачным и добавить дождь” или “заменить текст на билборде на ‘RunComfy’ белым.”
• Для замены фона укажите как новую сцену, так и настроение, например “заменить фон на закатный городской пейзаж, оранжевую дымку, слабые огни города.”
• Для работы с объектами комбинируйте действие и размещение: “вставить красный зонт в правую руку субъекта,” или “убрать мусорное ведро слева.”
• Для перенастройки освещения укажите направление, качество и интенсивность: “мягкий ключевой свет справа от камеры, легкий ободковый свет, теплый тон.”
• Если результаты выглядят чрезмерно обработанными, уменьшите руководство или отключите LoRA; если редактирования слишком слабы, увеличьте количество шагов немного или усилите инструкцию.

Благодарности

Этот рабочий процесс реализует и развивает следующие работы и ресурсы. Мы искренне благодарим QwenLM за Qwen-Image-Edit, QwenLM за Qwen-Image, и ComfyOrg за ComfyUI Native Workflow Example за их вклад и поддержку. Для авторитетных деталей, пожалуйста, обратитесь к оригинальной документации и репозиториям, указанным ниже.

Ресурсы

• Справочник Comfy/Qwen Image-Edit
  • GitHub:
  • Hugging Face:
  • arXiv:
  • Документы / Примечания к выпуску:

Примечание: Использование указанных моделей, наборов данных и кода подлежит соответствующим лицензиям и условиям, предоставленным их авторами и поддерживающими лицами.