重要：

如果你是新手，请从 qwedit_simple 工作流开始。 在你了解单图工作流如何运作之前，不要使用多图工作流。

更新

本部分用于记录版本更新。主帖位于更新部分下方。我尚未更新主帖——目前新信息仅在此更新部分中。

更新 2025-10-14：多图工作流

原始帖子位于下方。我新增了两张图和三张图的两个新工作流。由于要找到最佳实现方式较为复杂，且我过去一周在现实生活中非常忙碌，因此花费了些时间。但现在，它来了！请尽情使用！

本更新部分中还包含关于新型 Lightning LoRA 等的额外说明。剧透：它们很糟糕 :(

-- 使用说明 --

• ** spaghetti（杂乱连线）：** 工作流连接看起来像意大利面，因为每个参考图都会添加多个节点并与其他节点交叉连接。它们仍然简单，但不再美观。

• 顺序： 输入图像时，图像一在右侧。因此请从右至左添加图像。它们也有标签标注。

• 使用正确的工作流： 由于额外节点的存在，若不正确地“绕过”第三或第二张图像，很容易出错。我建议直接分别使用这三个独立工作流，而不是试图在一个工作流中灵活处理全部三个。

• 多图生成速度极慢： 质量为最大，但两张图的生成耗时是单图的3倍，三张图的生成耗时是单图的5倍。

  • 这是因为在 QWEN 编辑中，每使用一张图像，时间就会乘以1倍，而此工作流每次实际上增加了两张新图像（归功于参考潜变量）。

  • 如果你使用 QWEN 编辑但不使用参考潜变量节点，则多图生成耗时为2倍和3倍，因为图像仅被添加一次——但质量会变得模糊，这是代价。

  • 注意：这仅是多图工作流的问题；单图的 qwedit_simple 工作流与普通 Qwen 编辑速度相同。

• 缩放： 参考图像的缩放要求不那么严格。你可以放大或缩小它们。放大将使生成变慢，缩小则加快生成。

  • 确保主图像按正常比例缩放，但如果你是高级用户，可以任意缩放第一张图像，并将手动尺寸的输出潜变量输入到 k-sampler 中（详见下方“高级质量”部分）。

• 新增可选“Consistence” LoRA： Reddit 上的 u/Adventurous-Bit-5989 建议了这个 LoRA。

  • 链接：这里，工作流中也已链接。

  • 我发现它能略微更好地保留细节（例如微小的面部细节，如唇部纹理）。

  • 它也增加了随机特征被传递的可能性，例如衣服上的徽标会转移到新衣服上。

  • 但同时，它有时也会随机轻微降低图像其他部分的质量，例如与不使用 LoRA 相比，它可能无法准确保留人物腿部的形状。

  • 并且它会降低模型的创造力；有时你将得不到那么“有趣”的输出。

  • 因此，这是一个权衡：如果你想保留更多精细细节，它很有用；否则不推荐。

  • 请遵循其 CivitAI 页面的说明，但注意：即使他们声称你需要，你实际上并不需要他们的工作流。

-- 其他说明 --

• 新的 2509 Lightning LoRA

  • 结论：它们很糟糕（截至今天，2025-10-14）

  • 在质量上几乎与其他 LoRA 相同

  • 有些人甚至说它们比其他 LoRA 更差

  • 基本上，除非你想要更低的质量和更低的提示遵循度，否则不要使用它们

  • 它们甚至不能作为“测试”工具，因为它们有一半时间给出的结果与正常模型完全不同

  • 建议：当你想以更快速度“测试”时，将此工作流（不使用 LoRA）设为10步，然后在需要高质量时恢复为20步

• 一些人声称已修复偏移问题

  • 也许他们修好了，也许没有——我不知道，因为他们都没有提供任何示例或证据

  • 在有人真正证明之前，请认为该问题仍未修复

  • 如果有人 convincingly 解决了，我会更新此处及我的 Reddit 帖子

-- 更新部分结束 --

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这是什么？

目前，没有任何工作流能以基础配置输出 2509 模型的最高质量结果。此工作流配置可生成几乎与官方 QWEN 聊天版完全一致的结果。

此外，所有其他工作流都非常复杂；而这个工作流极其简洁，仅包含绝对最少的设置。这意味着你可以将其作为简易入门起点，进行扩展，或将其整合到其他复杂工作流中以获得其优势。

因此，总结来说，此工作流提供两个不同功能：

1. 最高质量 2509 输出的配置，你可以复制到任何地方使用

2. 一个超级简单的基础工作流，无任何多余配置

下方还有大量关于模型及使用方法的信息。

此工作流包含什么？

• 极简工作流，节点与设置最少

• 提供目前已知的 2509 模型所能达到的最高质量输出

• 仅需一个自定义节点：ComfyUi-Scale-Image-to-Total-Pixels-Advanced

  • 如果你想运行 GGUF 版本的模型，还需另一个自定义节点

模型下载链接

你需要的一切都在这里。这些链接也在工作流中提供。

QWEN Edit 2509 FP8（需要 22.5GB 显存）：

• https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Edit_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/qwen_image_edit_2509_fp8_e4m3fn.safetensors

GGUF 版本（适用于低显存）：

• https://huggingface.co/QuantStack/Qwen-Image-Edit-2509-GGUF/tree/main

• 需要 ComfyUI-GGUF，使用“Unet Loader”节点加载模型

• 注意：GGUF 版本运行速度较慢，且质量低于 FP8（除可能的 Q8 外）

文本编码器：

• https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors

• 通常不建议使用 GGUF 版本，可能会产生奇怪效果

VAE：

• https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI/resolve/main/split_files/vae/qwen_image_vae.safetensors

参考图链接

猫： freepik

赛博朋克调酒师女孩： civitai

穿衬衫和裙子的随机女孩： 未上传至任何平台，仅为示例生成

快速使用指南

• 确保你已将 ComfyUI 更新至最新版本；QWEN 文本编码器节点在 2509 模型发布时已更新

• 输入任意尺寸图像，图像缩放节点会自动调整大小

  • 图像尺寸等于或大于 1MP 为最佳

  • 你可以通过工作流中的图像缩放节点判断：理想情况下，它应该缩小而非放大你的图像

• 你可以使用奇怪的宽高比，无需“正常”。若宽高比超过 16:9 或 9:16，可能会出现异常结果，但有时仍能工作

• 不要随意改动配置细节，这完全是经过精心设计的

  • 参考图像输入、清零、k-sampler 设置和输入图像缩放才是关键；请勿改动

  • 你可以将 k-sampler 步数设为 10 以加速生成，或设为 30 以获得更高质量（但速度更慢）

• 你可以使用 GGUF 版本以降低显存需求，只需获取 ComfyUI-GGUF 自定义节点，并使用“UnetLoader”节点加载模型

  • 此工作流默认使用 FP8，需要 22.5GB 显存

• 不要使用 Lightning LoRA，它们对 2509 来说完全是垃圾

  • 它们技术上能运行，但会消除 2509 模型带来的大量改进，因此你实际上并未真正使用 2509 模型

  • 例如，2509 能生成 NSFW 内容，但 Lightning LoRA 在这方面表现极差

  • 如果你让 2509 去除一个人的衣服，它会直接做到；而 Lightning LoRA 会说：“呃，老板，这好像有点难…”

  • 另一个例子：2509 具有极强的提示遵循能力；而 Lightning LoRA 会破坏这一点，迫使你必须生成大量次数才能得到理想结果

• 此工作流仅有一个参考图像输入，但你可以添加更多——只需在链中添加另一个 ReferenceLatent 节点，并连接另一个 ScaleImageToPixelsAdv 节点即可

  • 我仅测试了最多两张参考图，但效果良好

  • 如果你尝试超过两张时遇到问题，请告诉我

  • 如果你需要，我可以提供一个连接更多参考图的工作流

• 你可以输出任意尺寸图像，只需将任意大小的空潜变量输入到 k-sampler 中即可

• 如果你正在生成一张新图像（即：向 k-sampler 输入特定尺寸，或使用多张参考图像），你的参考图像可以大于 1MP，这确实能提升结果质量

  • 如果你想更进一步，可以输入一张 2MP 的人物图像，再将其面部转移到另一张图像上，结果的保真度会更高

  • 是的，真的有效

  • 唯一缺点是模型运行时间随参考图像尺寸成比例增长，因此建议参考图像保持在 1.5MP 至 2MP 之间（超过此尺寸无额外保真度提升）

  • 更多细节请参见下方“高级质量”部分

关于 NSFW（成人内容）

这个问题经常被问到，这里简单说明。本部分我会尽量简短，因为它并非帖子主旨。

2509 模型具有极强的提示遵循能力，完全不在乎道德约束。它可以且会执行你要求的任何操作，但请注意它并未在所有内容上进行训练。

• 它不知道如何绘制生殖器，因此你可能会看到模糊的色块或“肯娃娃”式的模糊效果。

  • 但如果你提供类似角度的参考图像，它可以正确绘制出来。这是一个使用裸体参考图像生成的全新画面示例（NSFW）：https://files.catbox.moe/lvq78n.png

• 它对胸部（包括乳头）表现良好，但如果原图中胸部裸露，有时会保持不了与原图一致的尺寸。不过你也可能运气好。

• 如果胸部被衣物覆盖，它会保持尺寸一致。因此，如果你想保持一致性，建议先将人物换上比基尼，再进行编辑。

• 它不认识大多数内衣款式，但会礼貌地给你普通内裤，以免浪费你的时间。

它非常适合作为进一步编辑的起点。与其用普通模型痛苦地手动修改，不如先用 2509 将人物调整到你想要的着装状态，再用其他模型添加细节。这对快速编辑或制作衣服试穿用的人体模型非常方便。

95% 情况下有效的提示词

完全脱光 —— 非常适合作为用其他模型细化的起点，或当你只需要最基础的裸体用于服装建模时。

Remove all of the person's clothing. Make it so the person is wearing nothing.

脱光，仅保留最小化内裤。

Change the person's outfit to a lingerie thong and no bra.

比基尼 —— 这是最理想的提示，能在最大程度脱衣的同时保持所有身体比例并正确绘制。非常适合将人物变为人台以试穿其他服装，这是一个非常酷的用途。

Change the person's outfit to a thong bikini.

使用这些提示的输出结果：

🚨NSFW 链接🚨 https://ibb.co/V005M1BP 🚨NSFW 链接🚨

我会尝试将这些示例上传到图片库，这样你就不必跳转外部链接查看，但我不确定是否因涉及多个提示（我在正面提示中加了“various”）而受影响。

此外，无需多言：未经他人同意，切勿篡改真实人物的照片。普通扩散模型已经够难控制了，但像QWEN和Nano Banana这样的工具大大降低了入门门槛，这必将演变成一个大问题，最好别让自己卷入其中。

关于QWEN Edit的完整说明与常见问题解答

由于某些我无法完全解释的原因，这一特定配置能产生最高质量的结果，且效果非常明显。不过，我可以解释其中一部分，并在下文说明。为简便起见，本文后续将QWEN Edit 2509简称为“Qwedit”。

参考图像与Qwen文本编码器节点

• Comfy自带的TextEncodeQwenImageEditPlus节点效果极差，因为它以最糟糕的方式盲目缩放图像。

• 但你仍需使用它；完全绕过它（虽然可行）会导致结果质量一般。

• 通过使用ReferenceLatent节点，我们可以将参考图像提供给Qwedit两次，其中第二次以非垃圾级的尺度缩放。

• 接着，通过将原始条件（conditioning）置零，并将该置零结果输入ksampler的负向提示中，我们可以抑制模型使用Comfy节点缩放的劣质图像，转而使用我们精心缩放的高质量版本。

  • 注意：你必须将真实文本编码器的条件输入传递至置零环节。

  • 尽管听起来像是“清零”了所有内容，但实际上仍会向ksampler传递大量信息。

  • 因此，切勿向置零环节输入任何随机垃圾；你必须传入来自Qwen文本编码器节点的条件信息。

• 这是本工作流能产生优质结果的80%关键，若你只复制一部分，务必复制这一部分。

图像缩放

• 这里用到了唯一必需的自定义节点。

• 大多数工作流使用普通的ScaleImageToPixels节点，这是最烂、最差劲的节点之一，应从ComfyUI中删除。

  • 该节点盲目地将所有图像缩放至1MP，完全无视所有扩散模型均以2、4、8或16的倍数运行这一基本事实。

  • 将我的图像缩放为1177x891？好的哥们，完美契合我的Stable Diffusion模型。

• 这里引入ScaleImageToPixelsAdv节点。

• 这个神级节点不仅能将图像缩放到指定像素，还能确保其为指定数值的整数倍。

• 然而，缩放到1MP只是问题的一半；你将注意到本工作流实际设置为1.02MP。

• 这是因为TextEncodeQwenImageEditPlus会再次对图像进行缩放，使用前述的垃圾方式。

• 通过先缩放到1.02MP，至少迫使它进行的是下采样而非上采样，从而大幅减少结果中的模糊现象。

• 此外，ScaleImageToPixelsAdv会向下取整，因此若图像不能被16整除，最终尺寸会略小于1MP；而使用1.02MP则更接近该节点真实所需的1MP尺寸。

• 值得一提的是，Qwedit能稳定处理0.5MP到1.1MP之间的图像，因此将略大于1MP的图像传入ksampler也完全没问题。

• 能被16整除的尺寸效果最佳，别理那些说什么“56或112倍数”的人（原因见下文）。

• 使用“裁剪”而非“拉伸”，因为后者会扭曲图像，相信我，为保持高质量而牺牲10像素是值得的。

图像偏移问题——不，你无法修复它，任何声称能解决的人都是在撒谎

• 偏移问题指的是编辑后图像中的物体发生轻微（或显著）位移，偏离了预期位置。

• 本工作流能将偏移问题的发生率降至最低。

  • 是的，比所有那些所谓的“56或112倍数”修复方案更低。

• “56或112倍数”理论之所以无效，原因有二：

  • 1. 这并非问题的全部根源；Qwedit模型只是随机地、毫无规律地做这种偏移，你根本无法控制。

  • 2. 模型架构决定了，即便你将图像设为112的倍数也毫无意义——因为根本不存在一个恰好是112倍数的1MP图像尺寸；你的图像最终仍会被缩放到非112倍数的尺寸，然后你只能哭。

• 认真说，你无法修复这个问题——你只能降低其发生的概率，而本工作流已经尽可能做到了极致。

本工作流如何真正降低图像偏移问题？

• 因为90%的问题源于图像缩放。

• 将图像缩放到1.02MP并确保为16的倍数，能让你最接近Qwedit实际希望处理的分辨率。

• 不信？去官方Qwen聊天界面，上传几张不同比例的图像试试。

• 当它返回编辑结果时，你会发现这些图像都被缩放成了1MP且能被16整除——正如同ScaleImageToPixelsAdv节点所做的那样。

• 因此，Qwedit的理想图像尺寸为：1248x832、832x1248、1024x1024。

• 注意，非正方形尺寸的高略大于传统Stable Diffusion的尺寸。

  • 不过不用紧张，本工作流对任何合理宽高比都能良好支持。

• 剩余10%的问题源于Qwedit内部某些诡异机制（至今无人能解决）。

• 甚至对完美的1024x1024图像，它有时也会出现偏移。所以，若有人声称“解决了”这个问题，你完全可以合法地扇他一耳光。

• 值得注意的是，你输入的提示词本身也会影响这个问题。如果某张图出现偏移，可以尝试略微重写提示词，或许能改善。

闪电LoRA，为什么不用？

• 简而言之，如果你使用闪电LoRA，输出质量将退化回Qwedit最初版本，完全错过2509版的所有改进。

• 它们对提示词的遵循能力远不如2509。

• 它们在处理NSFW内容时表现不佳。

• 它们生成的细节更差。

• 当你的宽高比“不标准”时，它们更容易出错。

• 它们理解的概念更少。

• 如果你追求更快的生成速度，使用10步而非20步即可。

• 未被绘制的部分（如人脸）仍会保持良好，但绘制部分会显得不够精细。

• 实际上效果没那么糟，如果你真需要速度，用10步也完全可以。

Ksampler设置？

• 说实话，我完全不知道为什么，但我看到别人的流程用了CFG 2.5和20步，结果就是好用。

• 你也可以用CFG 4.0和40步，但似乎并无明显提升，何必多此一举？

• 其他数值如CFG 2.0或3.0总会让结果变差，因此这个参数非常敏感。

• 就坚持用CFG 2.5吧，折腾它不值得。

• 你可以用10步加速生成；人脸和不变部分看起来完全正常，但绘制部分（如皮夹克）会细节不足。

• 效果其实没那么差，如果你真需要速度，10步通常是可行的。

• 30步相比20步在细节上略有提升，但提升幅度很小，不值得额外耗时。

• 绝对不要超过30步，因为超过后图像质量会开始下降。

更多参考图像？

• 本工作流为简化只用了一张，但你可以添加更多。

• 添加另一个ReferenceLatent节点和图像缩放节点。

• 将第二个ReferenceLatent节点接在第一个之后，将第二张图像（经缩放后）连接到它。

• 我已测试过使用两张图像，效果良好；三张尚不确定。

• 重要：参考图像实际上无需是1MP；如果你追求极致，可以输入1.5或2MP的图像作为参考，同时向ksampler提供1MP的latent输入，结果质量会显著提升。

  • 例如，面部替换会拥有更多细节。

  • 注意：2MP的参考图像运行时间会明显更长。

  • 这一点也适用于单张输入，只要ksampler接收的是1MP的latent即可。

高级质量技巧

• 那么参考图像的讨论意味着……？

  • 是的！如果你输入一张2MP图像，且它能精确下采样为1MP且为16的倍数（无需预下采样），再向ksampler提供目标1MP latent，你便可以直接编辑2MP图像至1MP尺寸。

  • 结果质量明显更高！

  • 设置麻烦，但效果确实惊人。

• 如何操作：

  • 将1MP下采样版本送入文本编码器节点。

  • 将2MP版本送入ReferenceLatent。

  • 将正确缩放的1MP图像（必须与2MP图像1:1对应，且为16的倍数）送入ksampler。

  • 然后，它就直接工作了™。

Qwedit能处理什么图像尺寸？

• 低于1MP的尺寸完全没问题。

• 但仍建议放大至1MP，这有助于提升提示词遵循度并减少模糊。

• 当超过1MP时，Qwedit会逐渐“深炸”你的图像。

• 同时，提示词遵循度下降，图像常因物体重复而扭曲。

• 除此之外，它确实还能运行。

• 因此，你愿意超过1MP的幅度，直接取决于你能接受图像被“炸”到什么程度，以及你愿意尝试多少次才能得到一张可用的。

• 实际上，1.5MP（如1254x1254）之前，图像质量不会严重下降；虽仍可察觉，但根据用途可能“勉强可接受”。

  • 但请准备好多次生成，它会以其他方式出错。

• 若达到2MP或更高，你将遭遇严重深炸，图像会被“毒化”、物体重复。

• 但某些情况下，它仍可能勉强可用。

下面是一张1760x1760（3MP）的调酒师女孩编辑图：https://files.catbox.moe/m00gqb.png

你能看到效果还算可以——由于场景较暗，深炸不明显。但她的手在瓶子上被奇怪地重复了，放大看面部能发现细节扭曲。此外，她的双臂也没保持机械感。效果因图而异，正如我所说，我不建议超过1MP太多。