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# Qwen-Image-2.1 ComfyUI ネイティブワークフロー例

> ComfyUI で Qwen-Image-2.1 を実行: 画像生成と編集を 1 つのモデルで行い、ネイティブ 2K 出力、プロフェッショナルなタイポグラフィ、アルファチャンネルのサポートを実現します。

**Qwen-Image-2.1** は、Alibaba の Qwen チームによる Qwen-Image シリーズの最新のオープンウェイトリリースです。単一のモデルがテキストから画像への生成と指示ベースの画像編集の両方をカバーし、ネイティブ 2K 出力、プロフェッショナルなタイポグラフィ、透明な背景のためのアルファチャンネルを備えています。

**主な機能**:

* **1 つのモデルで生成と編集**: 同じ重みがテキストから画像へのプロンプトと編集指示の両方に対応するため、ワークフローでチェックポイントを切り替える必要がありません
* **ネイティブ 2K 出力**: 小さい結果をアップスケーリングするのではなく、最大 2048x2048 で直接生成できます
* **プロフェッショナルなタイポグラフィ**: 高密度の小さなテキストや複雑なレイアウトも維持されるため、インフォグラフィック、スライド、UI モックアップ、ポスター、パッケージデザインに適しています
* **アルファチャンネルのサポート**: VAE が 4 つのチャンネルを持つため、透明な背景の画像を直接生成および編集でき、後から切り抜く必要がありません
* **マルチ画像編集**: 参照画像はスロットの順序でテキストエンコーダーに結合されます。ノードは `image_1` から `image_16` までのスロットを公開しており、プロンプトはインデックスでそれらを参照します。たとえば `image_1` は `<image1>` と記述します
* **ローカル編集**: 変更したいオブジェクトや領域を記述すると、画像の残りの部分は保持されます

**関連リンク**:

* [GitHub リポジトリ](https://github.com/QwenLM/Qwen-Image)
* [Hugging Face（ComfyUI サポート）](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1)
* [Comfy の Qwen Image 2.1](https://comfy.org/qwen-image-2.1/)

## Qwen-Image-2.1 ワークフロー

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="ローカルユーザー">
      ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。

      * [ComfyUI のダウンロード](https://www.comfy.org/download)
      * [更新手順](/ja/installation/update_comfyui)

      このガイドで紹介するワークフローは、[ワークフローテンプレート](/ja/interface/features/template)から入手できます。
      テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。

      ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の考えられる原因：

      1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない
      2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している
    </Tab>

    <Tab title="クラウドユーザー">
      * [Cloud](https://cloud.comfy.org) は、ComfyUI の安定版リリース後に更新されます。

      したがって、このドキュメントでコアノードが見つからない場合、それは新しいコアノードがまだ最新の安定版にリリースされていない可能性があります。次回の安定版リリースをお待ちください。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

<h3 id="image_qwen_image_2_1_t2i">
  Qwen Image 2.1 テキストから画像へ
</h3>

選択したアスペクト比とメガピクセル数に合わせて、テキストプロンプトから画像を生成します。

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/image_qwen_image_2_1_t2i-1.webp" alt="Qwen-Image-2.1 テキストから画像へのワークフローのプレビュー" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/image_qwen_image_2_1_t2i.json">
    JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Qwen-Image-2.1」を検索してください
  </Card>

  <Card title="Comfy Cloud で実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=image_qwen_image_2_1_t2i&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=qwen-image-2-1">
    セットアップ不要で ComfyUI をオンライン実行
  </Card>
</CardGroup>

**出力例**

![Qwen-Image-2.1 テキストから画像への出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Qwen_image_2.1.png)

<h3 id="image_qwen_image_2_1_image_edit">
  Qwen Image 2.1 画像編集
</h3>

指示に従って画像を編集します。編集にソース画像にないコンテンツが必要な場合は、参照画像を追加してください。たとえば、2 枚目の写真の衣服を 1 枚目の人物に着せる場合などです。

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/image_qwen_image_2_1_image_edit-1.webp" alt="Qwen-Image-2.1 画像編集ワークフローのプレビュー" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/image_qwen_image_2_1_image_edit.json">
    JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Qwen-Image-2.1」を検索してください
  </Card>

  <Card title="Comfy Cloud で実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=image_qwen_image_2_1_image_edit&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=qwen-image-2-1">
    セットアップ不要で ComfyUI をオンライン実行
  </Card>
</CardGroup>

**入力素材**

以下のファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードしてください:

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="portrait_model_denim.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/portrait_model_denim.png">
    `LoadImage` ノード 470 · `portrait_model_denim.png`
  </Card>

  <Card title="clothing_light_blue_denim_shirt.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/clothing_light_blue_denim_shirt.png">
    `LoadImage` ノード 475 · `clothing_light_blue_denim_shirt.png`
  </Card>
</CardGroup>

**出力例**

<div style={{display: 'grid', gridTemplateColumns: 'repeat(2, minmax(0, 1fr))', gap: '1rem', alignItems: 'start'}}>
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/portrait_model_denim.png" alt="入力画像" style={{width: '100%', height: 'auto', objectFit: 'contain'}} />

  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_qwen_image_2_1_image_edit.png" alt="Qwen-Image-2.1 画像編集の出力例" style={{width: '100%', height: 'auto', objectFit: 'contain'}} />
</div>

## モデルのダウンロード先

2 つのワークフローは同じファイルを読み込みます。どちらのテンプレートもデフォルトで int8 版の diffusion モデルを使用します。

**text\_encoders**

* [qwen3vl\_8b\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1/blob/main/text_encoders/qwen3vl_8b_bf16.safetensors)

**diffusion\_models**

* [qwen\_image\_2.1\_int8\_convrot.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1/blob/main/diffusion_models/qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors)（テンプレートが読み込むデフォルト、メモリ使用量は少なめ）
* [qwen\_image\_2.1\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1/blob/main/diffusion_models/qwen_image_2.1_bf16.safetensors)（フル精度、より多くのメモリが必要）

**vae**

* [qwen\_image\_2.1\_vae\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1/blob/main/vae/qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors)

**モデルの保存場所**

```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │      └── qwen3vl_8b_bf16.safetensors
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │      ├── qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors
│   │      └── qwen_image_2.1_bf16.safetensors
│   └── 📂 vae/
│          └── qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors
```

## ワークフロー設定

### サンプラー設定

両方のテンプレートは `steps` 25、`cfg` 1、`euler` サンプラー、`simple` スケジューラーでサンプリングします。text to image ワークフローはシードを固定し、image edit ワークフローはシードをランダム化します。

### 解像度

**Text to image**：**Resolution Selector** ノードがアスペクト比（1:1、16:9、9:16、3:2、2:3、4:3、3:4、21:9）とメガピクセルの目標値を設定します。1.0 MP はおよそ 1024x1024 です。テンプレートのデフォルトは 1 MP の 1:1 です。Qwen-Image-2.1 は 2K をネイティブに生成するため、2048x2048 の正方形出力を得るには目標値を約 4.0 MP に設定してください。

**Image edit**：テンプレートのデフォルトである `custom_size` オフの場合、出力は `image_1` のアスペクト比に従い、約 `resolution` x `resolution` ピクセル（デフォルト 1024、32 の倍数に丸め）にスケーリングされます。これは `image_1` のオリジナルのピクセルサイズではありません。`resolution` を 0 に設定すると、各参照画像はそれぞれのサイズのまま（32 の倍数に丸めて）保持されます。`custom_size` をオンにすると、代わりに **Resolution Selector** キャンバスが使われます。このときはリサイズ後の `image_1` のサイズに近い値にしてください。そうしないと編集がずれる可能性があります。

### 画像編集のためのプロンプト

参照画像はスロット順にテキストエンコーダーへ連結され、プロンプトは各画像をインデックスで指定します。テンプレートのプロンプトはこのパターンの良い例です：

```
Keep the character and pose in <image1> unchanged, put this light blue denim shirt from <image2> on the character, preserve the original facial features, hair, body shape and pose
```

### KV キャッシュ

image edit ワークフローには **Qwen Image 2.1 Cache** ノードが含まれており、キャッシュされたテキストと参照プレフィックスの保存先を設定します：

| 設定       | 値                               | 効果                                                                                                                                |
| -------- | ------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `device` | `auto`（デフォルト）、`gpu`、`cpu`、`off` | `auto` は余っている VRAM を使い、次に RAM を使います。`cpu` は計算の背後で先読みされ、速度への影響はほとんどありません。`off` は毎ステップでプレフィックスを再計算するため遅くなりますが、デバッグ時にキャッシュの影響を排除できます |
| `dtype`  | `default`（デフォルト）、`int8`、`int4`  | 保存精度です。`default` はロスレス、`int8` は約 bf16 の精度でキャッシュを半分にし、`int4` は 1/4 にしますがステップあたりのエラーがおよそ 2 倍になります                                   |