Qwen Image Edit 2509 | 多圖編輯器

Qwen Image Edit 2509: 用於 ComfyUI 的多圖像、提示驅動編輯和混合

Qwen Image Edit 2509 是一個用於 ComfyUI 的多圖像編輯工作流程，將 2–3 張輸入圖像融合在一個單一提示下，創造精確的編輯和無縫的混合。它是為希望合成物件、重新設計場景、替換元素或合併參考的創作者設計的，同時保持控制的直覺性和可預測性。

此 ComfyUI 圖表將 Qwen 圖像模型與編輯感知的文本編碼器配對，讓您可以使用自然語言和一個或多個視覺參考來引導結果。開箱即用，Qwen Image Edit 2509 處理風格轉移、物件插入和場景混合，即使來源的外觀或質量不同，仍能產生一致的結果。

Comfyui Qwen Image Edit 2509 工作流程中的關鍵模型

• Qwen Image Edit 2509 (Diffusion Model & GGUF, Q8_0)。主要的圖像編輯檢查點，以量化形式加載以減少 VRAM 同時保留編輯行為。它提供了在採樣期間解釋文本和參考圖像的擴散骨幹。
• Qwen Image VAE。為 Qwen Image 專門設計的 VAE，將基礎畫布編碼到潛在空間，並將最終結果解碼回像素。資產來源：Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI。
• Qwen 2.5 VL 7B 文本編碼器 (FP8 scaled)。為 ComfyUI 打包的視覺語言文本編碼器，將您的提示加上參考圖像轉化為編輯條件。資產來源：Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI。
• Qwen‑Image‑Lightning‑4steps‑V1.0 LoRA。可選的 LoRA，將模型偏向快速、高影響力的更新，適用於快速迭代或低步數。模型頁面：lightx2v/Qwen-Image-Lightning。

如何使用 Comfyui Qwen Image Edit 2509 工作流程

此工作流程遵循從輸入到輸出的清晰路徑：您加載 2–3 張圖像，編寫提示，圖表會編碼文本和參考，採樣在潛在基礎上運行，結果被解碼並保存。

階段 1 — 加載並調整您的來源

• 使用 LoadImage (#103) 加載圖像 1，使用 LoadImage (#109) 加載圖像 2。圖像 2 作為基礎畫布，將接收編輯。
• 每張圖像都通過 ImageScaleToTotalPixels (#93 和 #108)，因此兩個參考共享一致的像素預算。這穩定了合成和風格轉移。
• 如果您需要第三個參考，將另一個 LoadImage 插入編碼節點上的 image3 輸入。Qwen Image Edit 2509 最多接受三張圖像以獲得更豐富的指導。

階段 2 — 編寫提示並設置意圖

• 正向編碼器 TextEncodeQwenImageEditPlus (#104) 將您的文本提示與圖像 1 和圖像 2 結合，以描述您想要的結果。使用自然語言請求合併、替換或風格提示。
• 負向編碼器 TextEncodeQwenImageEditPlus (#106) 讓您遠離不需要的細節。保持空白以保持中立，或添加抑制不需要的工件或風格的短語。
• 兩個編碼器都使用 Qwen 文本編碼器和 VAE，因此模型將您的參考視為指令的一部分。

階段 3 — 準備模型

• UnetLoaderGGUF (#102) 以 GGUF 格式加載 Qwen Image Edit 2509 骨幹以進行高效推理。
• LoraLoaderModelOnly (#89) 應用 Qwen‑Image‑Lightning LoRA。增加其影響力以強化編輯，或減少以獲得更保守的更新。
• 然後模型準備好進行採樣，配置調整為編輯穩定性。

階段 4 — 引導生成

• 基礎畫布（圖像 2）由 VAEEncode (#88) 編碼並提供給 KSampler (#3) 作為起始潛在。這使得運行從圖像到圖像，而非純文本到圖像。
• KSampler (#3) 將正向和負向條件與潛在畫布融合，以產生編輯結果。鎖定種子以確保可重現性，或改變以探索替代方案。
• 指導和採樣選擇平衡了對來源的忠實性與提示遵從性，賦予 Qwen Image Edit 2509 精確性和靈活性的結合。

階段 5 — 解碼並保存

• VAEDecode (#8) 將最終潛在轉換為圖像，並由 SaveImage (#60) 寫入您的輸出文件夾。文件名反映運行，以便您可以輕鬆比較版本。

Comfyui Qwen Image Edit 2509 工作流程中的關鍵節點

TextEncodeQwenImageEditPlus (#104)

此節點通過 Qwen 編碼器將您的提示與最多三張參考圖像結合，創建正向編輯條件。用於指定應出現的內容、應採用的風格以及參考應如何強烈影響結果。從明確的單句目標開始，然後根據需要添加風格描述符或攝影機提示。編碼器的資產打包在 Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI。

TextEncodeQwenImageEditPlus (#106)

此節點形成負向條件以防止不需要的特徵。添加阻止工件、過度平滑或不匹配風格的短語。保持簡單以避免與正向意圖對抗。它使用與正向路徑相同的 Qwen 編碼器和 VAE 堆疊。

UnetLoaderGGUF (#102)

在 GGUF 格式中加載 Qwen Image Edit 2509 檢查點以進行 VRAM 友好的推理。較高的量化節省記憶體，但可能稍微影響細節；如果有空間，嘗試較不激進的量化以最大化保真度。實現參考：city96/ComfyUI-GGUF。

LoraLoaderModelOnly (#89)

在基礎模型上應用 Qwen‑Image‑Lightning LoRA，以加速收斂和加強編輯。增加 strength_model 以強調此 LoRA 的效果，或降低以獲得細微的指導。模型頁面：lightx2v/Qwen-Image-Lightning。核心節點參考：comfyanonymous/ComfyUI。

ImageScaleToTotalPixels (#93, #108)

使用高質量重採樣將每個輸入調整到一致的總像素數。提高目標百萬像素會在時間和記憶體的代價下產生更清晰的結果；降低它可以加速迭代。保持兩個參考在相似的尺度上，以幫助 Qwen Image Edit 2509 乾淨地混合元素。核心節點參考：comfyanonymous/ComfyUI。

KSampler (#3)

運行擴散步驟，根據您的條件轉換潛在畫布。調整步驟和採樣器以平衡速度和保真度，並變化種子以探索相同設置中的多個組合。對於保留圖像 2 結構的緊密編輯，保持步數適中，並依賴提示和參考進行控制。核心節點參考：comfyanonymous/ComfyUI。

可選附加功能

• 將圖像 2 視為畫布，圖像 1 視為捐贈者；在提示中描述應轉移哪些元素，哪些應保留。
• 使用簡潔的負面來抑制光暈、紋理漂移或過度風格化；長的負面列表可能與您的目標相衝突。
• 如果結果顯得過於保守，稍微增加 LoRA 強度或採樣步驟；如果它們過於偏離基礎，則減少它們。
• 在完成時提高目標百萬像素，然後重用相同的種子以放大您喜歡的精確組合。
• 保持提示具體：主題、動作、設置和風格。Qwen Image Edit 2509 最能響應清晰的意圖和少量強烈的描述符。

鳴謝

此工作流程實現並基於以下作品和資源。我們感謝 RobbaW 為 Qwen Image Edit 2509 工作流程的貢獻和維護。欲了解權威詳情，請參閱以下鏈接的原始文檔和資源庫。

資源

• RobbaW/Qwen Image Edit 2509 工作流程
  • Hugging Face: QuantStack/Qwen-Image-Edit-2509-GGUF
  • 文檔 / 發布說明: Qwen Image Edit 2509 工作流程 @RobbaW from Reddit r/comfyui

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