Qwen-Image ComfyUI 네이티브 워크플로우 예시

• 우수한 다국어 텍스트 렌더링: 영어, 중국어, 한국어, 일본어 등 다양한 언어에서 고정밀 텍스트 생성을 지원하며, 글꼴 세부 정보와 레이아웃 일관성을 유지합니다.
• 다양한 예술적 스타일: 포토리얼리즘 장면부터 인상파 그림, 애니메이션 스타일부터 미니멀리즘 디자인까지 다양한 창작 프롬프트에 유연하게 적응합니다.

• GitHub
• Hugging Face
• ModelScope

• Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/model_patches: 캐니, 딥스, 인페인트 모델 포함
• qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors: 이미지 구조 제어 LoRA, 캐니, 딥스, 포즈, 라인아트, 소프트엣지, 노말, 오픈포즈 지원
• InstantX ControlNet: 추후 업데이트 예정

​

ComfyOrg Qwen-Image 라이브 스트림

​

Qwen-Image 네이티브 워크플로우 예시

​

Qwen-Image: 텍스트 기반 이미지 생성

1. Qwen-Image 원본 모델 fp8_e4m3fn
2. 8단계 가속 버전: Qwen-Image 원본 모델 fp8_e4m3fn에 lightx2v 8단계 LoRA 적용
3. 증류 버전: Qwen-Image 증류 모델 fp8_e4m3fn

​

1. 워크플로우 파일

ComfyUI를 업데이트한 후, 템플릿에서 워크플로우 파일을 찾거나 아래 워크플로우를 ComfyUI로 드래그해 불러올 수 있습니다.

​

2. 모델 다운로드

• Qwen-Image_bf16 (40.9 GB)
• Qwen-Image_fp8 (20.4 GB)
• 증류 버전 (비공식, 15단계만 필요)

• 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

​

3. 워크플로우 지침

1. Load Diffusion Model 노드가 qwen_image_fp8_e4m3fn.safetensors를 로드했는지 확인하세요.
2. Load CLIP 노드가 qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors를 로드했는지 확인하세요.
3. Load VAE 노드가 qwen_image_vae.safetensors를 로드했는지 확인하세요.
4. EmptySD3LatentImage 노드가 정확한 이미지 크기로 설정되었는지 확인하세요.
5. CLIP Text Encoder 노드에 프롬프트를 설정하세요. 현재 영어, 중국어, 한국어, 일본어, 이탈리아어 등을 지원합니다.
6. 8단계 가속 LoRA를 lightx2v로 활성화하려면 해당 노드를 선택하고 Ctrl + B를 눌러 활성화하고, 8번 단계에서 설명한 대로 Ksampler 설정을 수정하세요.
7. Queue 버튼을 클릭하거나, 단축키 Ctrl(cmd) + Enter를 사용해 워크플로우를 실행하세요.
8. 모델 버전과 워크플로우에 따라 KSampler 파라미터를 적절히 조정하세요.

​

Qwen Image InstantX ControlNet 워크플로

​

Qwen-Image InstantX Union ControlNet

​

1. Workflow and Input Images

​

2. Model Links

1. InstantX Controlnet

2. Lotus Depth model

• lotus-depth-d-v1-1.safetensors

• vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors or any SD1.5 VAE

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

You can also use custom nodes like comfyui_controlnet_aux to generate depth map.

​

3. Workflow Instructions

1. Ensure that the Load ControlNet Model node correctly loads the Qwen-Image-InstantX-ControlNet-Union.safetensors model
2. Upload input image
3. This subgraph uses the Lotus Depth model. You can find it in the templates or edit the subgraph to learn more, make sure all the models are loaded correctly
4. Click the Run button, or use the shortcut Ctrl(cmd) + Enter to run the workflow

​

Qwen Image ControlNet DiffSynth-ControlNets 모델 패치 워크플로우

​

1. 워크플로우 및 입력 이미지

아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI로 드래그해 해당 워크플로우를 불러오세요.

​

2. 모델 링크

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

​

3. 워크플로우 사용 지침

• 캐니: 처리된 캐니 에지, 라인아트 윤곽선
• 딥스: 공간 관계를 나타내는 사전 처리된 깊이맵
• 인페인트: 마스크를 사용해 다시 그려야 할 영역을 표시해야 합니다.

1. qwen_image_canny_diffsynth_controlnet.safetensors가 로드되었는지 확인하세요.
2. 이후 처리를 위해 입력 이미지를 업로드하세요.
3. 캐니 노드는 원본 사전 처리 노드로, 설정한 매개변수에 따라 입력 이미지를 처리해 생성을 제어합니다.
4. 필요하다면 QwenImageDiffsynthControlnet 노드의 strength를 수정해 라인아트 제어 강도를 조정할 수 있습니다.
5. Run 버튼을 클릭하거나, 단축키 Ctrl(cmd) + Enter를 사용해 워크플로우를 실행하세요.

qwen_image_depth_diffsynth_controlnet.safetensors를 사용하려면 이미지를 깊이맵으로 사전 처리하고 image processing 부분을 교체해야 합니다. 이 사용법은 이 문서의 InstantX 처리 방법을 참고하세요. 다른 부분은 캐니 모델 사용법과 비슷합니다.

1. ModelPatchLoader가 qwen_image_inpaint_diffsynth_controlnet.safetensors 모델을 로드했는지 확인하세요.
2. 이미지를 업로드하고 Mask Editor를 사용해 마스크를 그립니다. 해당 Load Image 노드의 mask 출력을 QwenImageDiffsynthControlnet의 mask 입력에 연결해 정확한 마스크가 로드되도록 해야 합니다.
3. Ctrl-B 단축키를 사용해 워크플로우의 원래 캐니를 바이패스 모드로 설정해 해당 캐니 노드의 처리를 무효화하세요.
4. CLIP Text Encoder에서 마스크로 변경하고 싶은 내용을 입력하세요.
5. 필요하다면 QwenImageDiffsynthControlnet 노드의 strength를 수정해 해당 제어 강도를 조정할 수 있습니다.
6. Run 버튼을 클릭하거나, 단축키 Ctrl(cmd) + Enter를 사용해 워크플로우를 실행하세요.

​

Qwen Image Union ControlNet LoRA 워크플로

​

Qwen-Image Union Control

​

1. 워크플로 및 입력 이미지

​

2. 모델 링크

• qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors: 캐니, 뎁스, 포즈, 라인아트, 소프트엣지, 노멀, 오픈포즈를 지원하는 이미지 구조 제어 LoRA

​

3. 워크플로 지침

1. LoraLoaderModelOnly가 qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors 모델을 올바르게 로드하는지 확인하세요.
2. 입력 이미지를 업로드하세요.
3. 필요하다면 Canny 노드 파라미터를 조정할 수 있습니다. 입력 이미지마다 더 나은 이미지 전처리 결과를 얻기 위해 서로 다른 파라미터 설정이 필요하므로, 해당 파라미터 값을 조정하여 더 많거나 적은 세부 정보를 얻을 수 있습니다.
4. Run 버튼을 클릭하거나, 단축키 Ctrl(cmd) + Enter를 사용하여 워크플로를 실행하세요.

다른 유형의 제어를 사용하려면 이미지 처리 부분도 교체해야 합니다.