Qwen-Image ComfyUI原生工作流示例

• 卓越的多语言文本渲染：支持英语、中文、韩语、日语等多种语言的高精度文本生成，保持字体细节和布局一致性
• 多样化艺术风格：从照片级真实到印象派绘画，从动漫美学到极简设计，流畅适应各种创意提示

• GitHub
• Hugging Face
• ModelScope

• Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/model_patches: 包括 canny、depth、inpaint 三个模型
• qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors: 图像结构控制lora 支持 canny、depth、pose、lineart、softedge、normal、openpose
• instanX ControlNet: 待更新

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ComfyOrg Qwen-Image live stream

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Qwen-Image 原生工作流示例

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Qwen-Image：文生图

1. Qwen-Image 原始模型 fp8_e4m3fn
2. 8步加速版：Qwen-Image 原始模型 fp8_e4m3fn 与 lightx2v 8 步 LoRA
3. 蒸馏版：Qwen-Image 蒸馏模型 fp8_e4m3fn

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1. 工作流文件

更新 ComfyUI 后，你可以从模板中找到工作流文件，或者将下面的工作流拖入 ComfyUI 中加载。

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2. 模型下载

• Qwen-Image_bf16 (40.9 GB)
• Qwen-Image_fp8 (20.4 GB)
• 蒸馏版（非官方，仅需 15 步）

• 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. 工作流使用说明

1. 确保 Load Diffusion Model 节点已加载 qwen_image_fp8_e4m3fn.safetensors
2. 确保 Load CLIP 节点已加载 qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors
3. 确保 Load VAE 节点已加载 qwen_image_vae.safetensors
4. 确保 EmptySD3LatentImage 节点已设置正确的图像尺寸
5. 在 CLIP Text Encoder 节点中设置提示词；目前至少支持英语、中文、韩语、日语、意大利语等。
6. 如果要启用 lightx2v 的 8 步加速 LoRA，请选中该节点并使用 Ctrl + B 启用，然后按第 8 步中的说明修改 KSampler 设置。
7. 点击 Queue 按钮，或使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter 运行工作流。
8. 对于不同的模型版本和工作流，请相应调整 KSampler 参数。

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Qwen Image InstantX ControlNet 工作流

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Qwen-Image InstantX Union ControlNet

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1. 工作流和输入图像

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2. 模型链接

1. InstantX ControlNet

2. Lotus Depth模型

• lotus-depth-d-v1-1.safetensors

• vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors 或任何SD1.5 VAE

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

你还可以使用类似 comfyui_controlnet_aux 的自定义节点来生成深度图。

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3. 工作流说明

1. 确保加载ControlNet模型节点正确加载了Qwen-Image-InstantX-ControlNet-Union.safetensors模型
2. 上传输入图像
3. 该子图使用Lotus Depth模型。你可以在模板中找到它，或编辑子图以了解更多信息，确保所有模型都已正确加载
4. 点击运行按钮，或使用快捷键Ctrl(cmd) + Enter来运行工作流

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Qwen Image ControlNet DiffSynth-ControlNets Model Patches 工作流

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1. 工作流及输入图片

下载下面的图片拖入 ComfyUI 中以加载对应的工作流

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2. 模型链接

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

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3. 工作流使用说明

• Canny: 处理后的 canny ， 线稿轮廓
• Detph: 预处理后的深度图，体现空间关系
• Inpaint: 需要用 Mask 标记需要重绘的部分

1. 确保对应 qwen_image_canny_diffsynth_controlnet.safetensors 已被加载
2. 上传输入图片，用于后续处理
3. Canny 节点是原生的预处理节点，它将按照你设置的参数，将输入图像进行预处理，控制生成
4. 如果需要可以修改 QwenImageDiffsynthControlnet 节点的 strength 强度来控制线稿控制的强度
5. 点击 Run 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来运行工作流

对于 qwen_image_depth_diffsynth_controlnet.safetensors 使用，需要将图像预处理成 depth 深度图，替换掉 image processing 图，对于这部分的使用，请参考本篇文档中 InstantX 的处理方法，其它部分与 Canny 模型的使用类似

1. 确保 ModelPatchLoader 加载的是 qwen_image_inpaint_diffsynth_controlnet.safetensors 模型
2. 上传图片，并使用蒙版编辑器 绘制蒙版，你需要将对应 Load Image节点的 mask 输出连接到 QwenImageDiffsynthControlnet 的 mask 输入才能保证对应的蒙版被加载
3. 使用 Ctrl-B 快捷键，将原本工作流中的 Canny 设置为绕过模式，来使得对应的 Canny 节点处理不生效
4. 在 CLIP Text Encoder 输入你需要将蒙版部分修改成样式
5. 如需要可以修改 QwenImageDiffsynthControlnet 节点的 strength 强度来控制对应的控制强度
6. 点击 Run 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来运行工作流

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Qwen Image Union ControlNet LoRA 工作流

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Qwen-Image Union Control

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1. 工作流及输入图像

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2. 模型链接

• qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors：支持 canny、depth、pose、线稿、softedge、法线、openpose 的图像结构控制 LoRA

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3. 工作流说明

1. 确保 LoraLoaderModelOnly 正确加载 qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors 模型
2. 上传输入图像
3. 如有需要，你可以调整 Canny 节点的参数。由于不同的输入图像需要不同的参数设置才能获得更好的图像预处理结果，你可以尝试调整相应的参数值，以获得更多/更少的细节
4. 点击 Run 按钮，或使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter 运行工作流

对于其他类型的控制，你还需要替换图像处理部分。