Qwen Wan T2I 2K Upscale

此工作流通过在第一阶段以低分辨率使用Qwen，提升了Wan 2.2的提示遵循能力，为低分辨率输出带来显著出色的细节。

硬件： RTX 3090 24GB

模型： Qwen Q4 GGUF + Wan 2.2 Low GGUF

端到端耗时（2K超分）： 冷启动300秒，0.5MP - 1MP下为80-130秒

主要结论 - Qwen潜在空间与Wan 2.2采样器兼容

共分两个阶段：

第一阶段：(42s-77s)。Qwen在0.75/1.0/1.5MP分辨率下采样

第二阶段：(~110s)：Wan 2.2 四步采样

第一阶段可支持极低分辨率。尚未测试512x512，但0.75MP可用

* 文本：在1.5倍超分时文本会丢失，但在2.0倍超分时似乎可恢复。我已包含来自Comfy Qwen博客的提示

* 风景（未测试）

* 城市景观（未测试）

室内场景（未测试）

* 人像：特写效果不佳（男性年长人物表现稍好）。全身或中景效果尚可。有趣的是，使用0.75MP可平滑面部特征，但模型过于执着于雀斑，应避免。此问题可能由u/AI_Characters在以下链接中的尝试修复：https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1mjys5b/18_qwenimage_realism_lora_samples_first_attempt/