Qwen-Image ComfyUIネイティブワークフローの例

• 優れた多言語テキストレンダリング：英語、中国語、韓国語、日本語など、複数言語での高精度テキスト生成をサポートし、フォントのディテールやレイアウトの一貫性を維持します
• 多様なアートスタイル対応：写真のようなリアリスティックなシーンから印象派の絵画、アニメ風の美意識、ミニマリストデザインまで、さまざまなクリエイティブプロンプトに柔軟に対応します

• GitHub
• Hugging Face
• ModelScope

• Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/model_patches：Canny、Depth、Inpaintモデルを含む
• qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors：Canny、Depth、Pose、Lineart、Softedge、Normal、Openposeをサポートする画像構造制御用LoRA
• InstantX ControlNet：近日公開予定

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ComfyOrg Qwen-Imageライブストリーム

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Qwen-Imageネイティブワークフローの例

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Qwen-Image：テキストから画像へ

1. Qwen-Imageオリジナルモデル（fp8_e4m3fn）
2. 8ステップ高速化版：Qwen-Imageオリジナルモデル（fp8_e4m3fn）＋lightx2v製8ステップLoRA
3. 蒸留版：Qwen-Image蒸留モデル（fp8_e4m3fn）

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1. ワークフローファイル

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2. モデルのダウンロード

• Qwen-Image_bf16（40.9 GB）
• Qwen-Image_fp8（20.4 GB）
• 蒸留版（非公式、15ステップのみ必要）

• qwen_image_fp8_e4m3fn.safetensors

• qwen_image_distill_full_fp8_e4m3fn.safetensors
• qwen_image_distill_full_bf16.safetensors

• Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors

• qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   ├── qwen_image_fp8_e4m3fn.safetensors
│   │   └── qwen_image_distill_full_fp8_e4m3fn.safetensors ## 蒸馏版
│   ├── 📂 loras/
│   │   └── Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors   ## 8步加速 LoRA 模型
│   ├── 📂 vae/
│   │   └── qwen_image_vae.safetensors
│   └── 📂 text_encoders/
│       └── qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors

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3. ワークフローの操作手順

1. Load Diffusion Modelノードがqwen_image_fp8_e4m3fn.safetensorsを正しく読み込んでいることを確認してください
2. Load CLIPノードがqwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensorsを正しく読み込んでいることを確認してください
3. Load VAEノードがqwen_image_vae.safetensorsを正しく読み込んでいることを確認してください
4. EmptySD3LatentImageノードの画像サイズ設定が正しいことを確認してください
5. CLIP Text Encoderノードでプロンプトを設定してください。現在、少なくとも英語、中国語、韓国語、日本語、イタリア語などがサポートされています
6. lightx2v製8ステップ高速化LoRAを有効化する場合は、該当ノードを選択しCtrl + Bで有効化し、手順8で説明する通りKサンプラーの設定を修正してください
7. Queueボタンをクリックするか、ショートカットCtrl(cmd) + Enterでワークフローを実行してください
8. モデルのバージョンやワークフローに応じて、Kサンプラーのパラメータを適切に調整してください

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Qwen Image InstantX ControlNetワークフロー

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Qwen-Image InstantX Union ControlNet

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1. ワークフローと入力画像

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2. モデルのリンク

1. InstantX ControlNet

2. Lotus Depth モデル

• lotus-depth-d-v1-1.safetensors

• vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors または任意の SD1.5 VAE

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/
│   │   └─── lotus-depth-d-v1-1.safetensors
│   └── vae/
│       └──  lvae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors

また、comfyui_controlnet_aux のようなカスタムノードを使用して深度マップを生成することもできます。

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3. ワークフローの手順

1. Load ControlNet Model ノードが Qwen-Image-InstantX-ControlNet-Union.safetensors モデルを正しく読み込んでいることを確認してください。
2. 入力画像をアップロードしてください。
3. このサブグラフは Lotus Depth モデルを使用します。テンプレート内で見つけるか、サブグラフを編集して詳細を学ぶことができます。すべてのモデルが正しく読み込まれていることを確認してください。
4. Run ボタンをクリックするか、ショートカット Ctrl(cmd) + Enter を使用してワークフローを実行してください。

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Qwen Image ControlNet DiffSynth-ControlNets モデルパッチワークフロー

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Qwen-Image ControlNet モデルパッチ

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1. ワークフローと入力画像

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2. モデルのリンク

• qwen_image_canny_diffsynth_controlnet.safetensors
• qwen_image_depth_diffsynth_controlnet.safetensors
• qwen_image_inpaint_diffsynth_controlnet.safetensors

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3. ワークフローの操作手順

• Canny: 処理されたCannyエッジ、線画の輪郭
• Depth: 空間的な関係を示す前処理済みのデプスマップ
• Inpaint: 再描画が必要な領域をマスクでマークする必要があります

1. qwen_image_canny_diffsynth_controlnet.safetensorsが読み込まれていることを確認してください
2. 後続の処理のために入力画像をアップロードしてください
3. Cannyノードはネイティブの前処理ノードで、設定したパラメータに従って入力画像を前処理し、生成を制御します
4. 必要に応じて、QwenImageDiffsynthControlnetノードのstrengthを変更して、線画コントロールの強度を調整できます
5. Runボタンをクリックするか、ショートカットCtrl(cmd) + Enterでワークフローを実行してください

qwen_image_depth_diffsynth_controlnet.safetensorsを使用するには、画像をデプスマップに前処理し、image processingの部分を置き換える必要があります。この使用方法については、このドキュメントのInstantX処理方法を参照してください。その他の部分はCannyモデルの使用と同様です。

1. ModelPatchLoaderがqwen_image_inpaint_diffsynth_controlnet.safetensorsモデルを読み込んでいることを確認してください
2. 画像をアップロードし、マスクエディターでマスクを描画してください。対応するLoad Imageノードのmask出力をQwenImageDiffsynthControlnetのmask入力に接続して、対応するマスクが読み込まれるようにする必要があります
3. Ctrl-Bショートカットを使用して、ワークフロー内のオリジナルのCannyをバイパスモードに設定し、対応するCannyノードの処理を無効にします
4. CLIP Text Encoderで、マスク領域を変更したい内容を入力してください
5. 必要に応じて、QwenImageDiffsynthControlnetノードのstrengthを変更して、対応するコントロールの強度を調整できます
6. Runボタンをクリックするか、ショートカットCtrl(cmd) + Enterでワークフローを実行してください

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Qwen Image Union ControlNet LoRA ワークフロー

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Qwen-Image Union Control

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1. ワークフローと入力画像

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2. モデルリンク

• qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors: canny、depth、pose、lineart、softedge、normal、openpose に対応した画像構造制御 LoRA

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3. ワークフローの説明

1. LoraLoaderModelOnly が qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors モデルを正しく読み込んでいることを確認します
2. 入力画像をアップロードします
3. 必要に応じて、Canny ノードのパラメータを調整できます。入力画像によって、より良い画像前処理結果を得るためのパラメータ設定が異なるため、対応するパラメータ値を調整して、詳細を増やしたり減らしたりしてみてください
4. Run ボタンをクリックするか、ショートカット Ctrl(cmd) + Enter を使用してワークフローを実行します

他のタイプのコントロールの場合、画像処理部分も置き換える必要があります。