Qwen Image Layered I2L Workflow with lightning 4 or 8 steps + Sageattention + GGUF + MultiGPU

私のTGチャンネル - https://t.me/StefanFalkokAI

私のTGチャット - https://t.me/+y4R5JybDZcFjMjFi

ワークフローのテストに協力してくれたSD_Prompt_by_Artさんに感謝します - https://t.me/prompt_by_art

こんにちは！私はQwen Image Layered I2Lを使った作業ワークフローを紹介します。

Qwen Imageモデルを使用したワークフローを含めました。

Qwen Imageモデル（https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Layered_ComfyUI/tree/main/split_files/diffusion_models）、CLIP（https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI/tree/main/split_files/text_encoders）、VAE（https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Layered_ComfyUI/tree/main/split_files/vae）を準備する必要があります。

より高速な結果を得るために、Qwen ImageのLoRAを4ステップまたは8ステップで使用することをお勧めします。

GGUF Qwen Image Layered - https://huggingface.co/QuantStack/Qwen-Image-Layered-GGUF/tree/main

モデルが遅いことを警告します。5080では各イテレーションに10〜15秒かかります。これはVRAMやRAMの不足によるものではなく、ワークフローに軽量LoRAを含めました。

私のComfyUIビルドをダウンロードしてください：https://huggingface.co/datasets/StefanFalkok/ComfyUI_portable_torch_2.9.1_cu130_cp313_sageattention_triton。また、CUDA 13.0（https://developer.nvidia.com/cuda-13-0-0-download-archive）とVS Code（https://visualstudio.microsoft.com/downloads/）をダウンロードしてインストールする必要があります。

ワークフローで問題が発生した場合やトラブルがある場合は、コメントをお願いします。