Qwen-Image-2.1 在 ComfyUI 的部署与实测报告

部署日期：2026-09-21
目标机器：GPU 机 192.168.31.31（RTX 5060 Ti 16GB / 32GB RAM / Ubuntu 24.04）
参考来源：https://blog.comfy.org/p/qwen-image-21-in-comfyui-open-weight（ComfyUI 官方博客，2026-09-20）
权重来源：HuggingFace Comfy-Org/Qwen-Image-2.1（本网走 hf-mirror.com 镜像）
结论：✅ 部署完成并通过 5 项实测（文生图 / 图像编辑 / RGBA 透明 / 原生 2K / 预热速度）

一、模型与能力速览

Qwen-Image-2.1 是阿里 Qwen 团队 2026-09 发布的 7B 开源图像模型（MMDiT 架构），ComfyUI 原生支持：

能力	说明
RGBA 输出	采样器直接产出 4 通道带 alpha 的图，抠图/图标/商品图无需再走分割模型
原生 2K	2048×2048 直接生成（非放大）
最多 10 张参考图	`TextEncodeQwenImage21` 的 images 槽可自动增长到 10+，按 VAE latent 拼进序列
生成 + 编辑同权重	一个 checkpoint 兼顾 t2i 与 i2i 编辑
7B 体量	消费级显卡可跑（本机 16GB 实测见第四节）

二、部署内容

2.1 ComfyUI 升级

原版本 不支持 Qwen-Image-2.1（代码里搜不到任何 2.1 字样），必须先升级：

项	升级前	升级后
版本	`v0.35.0-42-gb2da2b42`（2026-09-16）	`v0.37.0-4-gc194dd00`（2026-09-20）
新增代码	—	`comfy/text_encoders/qwen_image21.py`、`comfy/ldm/qwen_image21/`、`comfy/storage.py`
新增节点	—	`TextEncodeQwenImage21`、`QwenImage21Cache`、`EmptyQwenImageLayeredLatentImage`

启动参数保持原有稳定档（GPU 机）：--lowvram --force-fp16 --reserve-vram 1.0 --fast-disk --cache-lru 2 --disable-pinned-memory --preview-method none --enable-manager，端口 8189。

2.2 模型文件（已就位）

下载方式：GPU 机 aria2c -x8 -s8 直连 hf-mirror.com，实测 ~45 MiB/s，45 GiB 约 16 分钟下完。

目录	文件	大小	用途
`models/diffusion_models/`	`qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors`	6.76 GiB	主干（官方模板默认）
`models/text_encoders/`	`qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors`	8.71 GiB	文本编码器（官方模板默认）
`models/vae/`	`qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors`	0.63 GiB	VAE
`models/text_encoders/`	`qwen3vl_8b_w4a8.safetensors`	5.88 GiB	备选：更省显存（未实测）
`models/text_encoders/`	`qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_t2i.int8_convrot.safetensors`	8.82 GiB	⚠️ 仓库里有，但官方模板与代码均未引用，未使用
`models/text_encoders/`	`qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_i2i.int8_convrot.safetensors`	8.82 GiB	同上

未下载 bf16 主干（13.25 GiB）：16GB 卡上 int8_convrot 更合适；如要极限画质可后补。
机器上原有的 qwen3vl_8b_fp8_scaled.safetensors（10.6 GiB）也是可选文本编码器档位。
磁盘：/ 已用 949G/1.2T（88%），本次新增约 45 GiB。

2.3 工作流（已装入 GUI 工作流浏览器）

位置（GPU 机）：ComfyUI/user/default/workflows/Qwen-Image-2.1/

image_qwen_image_2_1_t2i.json — 文生图
image_qwen_image_2_1_image_edit.json — 图像编辑（最多 10 张参考图）
image_qwen_image_2_1_background_removal.json — 背景移除（同样用上述三个模型，无需额外下载）

同时 pip 包 comfyui-workflow-templates 已升到 0.11.66，Templates 面板里也能直接搜到 Qwen-Image-2.1。

2.4 关键接口（自己拼 API 工作流时用）

UNETLoader  : qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors | weight_dtype=default
CLIPLoader  : qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors     | type=qwen_image   ← 注意仍是 "qwen_image"（2.0/2.1 共用），由权重自动分流
VAELoader   : qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors
TextEncodeQwenImage21 : clip / prompt / negative_prompt / resolution(默认1024) / images.image_1..10 / vae(可选)
                        → 输出 positive(0) / negative(1) / latent(2)   ← latent = 按 image_1 尺寸的空 latent
KSampler    : euler + simple, steps 25, cfg 1.0, denoise 1.0

⚠️ 官方模板是 subgraph 结构，/prompt API 不能直接吃模板 JSON，需要展平——本报告附带展平后的脚本 qwen21_run.py。

三、实测结果

统一参数：25 步 / euler + simple / cfg 1.0 / 固定 seed / int8_convrot 权重。

用例	分辨率	耗时	每步	显存峰值	结果
文生图（首跑，含模型加载）	1024×1024	63.1 s	2.5 s	15220 MiB	✅ 玻璃锦鲤茶壶，细节/光影优秀
文生图（预热后）	1024×1024	18.0 s	0.72 s	15286 MiB	✅ 同机连续跑，权重已缓存
图像编辑（人物换装）	896×1152	69.1 s	2.8 s	15254 MiB	✅ 官方模板素材：人物/姿态/背景保持，仅换牛仔衬衫
RGBA 透明	1024×1024	18.0 s	0.72 s	15286 MiB	✅ 真 4 通道，alpha 实测 0–255
原生 2K 直出	2048×2048	129.1 s	5.2 s	15294 MiB	✅ 16GB 卡可跑（余量极小）

显存峰值稳定在 15.2–15.3 GiB / 15.9 GiB，--lowvram 是必须的；2K 能跑但没有余量。
首次运行慢是因为加载 8.7GiB 文本编码器 + 6.8GiB 主干；预热后 1024² 只要 18 秒（0.72 s/step）。
四张验证图见本目录 qwen21_*.png，并已入相册（family = Qwen-Image-2.1）。

复现命令（GPU 机）

# 文生图
/home/zyw/ComfyUI/venv/bin/python /home/zyw/qwen21_run.py t2i /home/zyw/prompt_t2i.txt qwen21_t2i 25 1024 1024 424242
# 原生 2K
/home/zyw/ComfyUI/venv/bin/python /home/zyw/qwen21_run.py t2i /home/zyw/prompt_t2i.txt qwen21_2k 25 2048 2048 555
# 图像编辑（图片需已在 ComfyUI/input/ 下）
/home/zyw/ComfyUI/venv/bin/python /home/zyw/qwen21_run.py edit /home/zyw/prompt_edit.txt qwen21_edit 25 1024 1024 777 \
    portrait_model_denim.png clothing_light_blue_denim_shirt.png

四、踩坑记录

pkill -f 会杀掉自己：远端命令行里含 qwen21_run.py 字样，pkill -f qwen21_run.py 匹配到当前 bash -c 进程，整条命令自杀（与备忘里 llmster 同一个坑）。→ 改用 pgrep -af "qwen21_[r]un.py" 这类括号写法。
新依赖 comfy-aimdo==0.5.5 缺失会直接起不来：报 ModuleNotFoundError: No module named 'comfy_aimdo.storage'。本次是 pip install -r requirements.txt 因另一个包解析失败整体中止导致漏装，单独 pip install -U comfy-aimdo==0.5.5 解决。
清华 pip 镜像滞后：comfyui-workflow-templates-media-assets-02==0.1.3 在清华源找不到（from versions: none）→ 用 --index-url https://pypi.org/simple 直连装成功（pypi.org 本机可达，HTTP 200）。
本机 comfy/ops.py 有不可丢的本地修复：2026-09-09 为 Blackwell 禁掉 cuDNN SDPA（enable_cudnn_sdp(False)），升级前必须备份补丁。注意 git apply --3way 会同时写入 index，此时 git checkout -- 无效，必须 git restore --source=HEAD --staged --worktree comfy/ops.py 才能让 merge 过去；升级后补丁重放成功。
下载满速时 git 会握手失败：aria2c 跑满带宽时 git pull 报 GnuTLS recv error (-110)。→ 先 pkill -STOP aria2c，拉完再 pkill -CONT aria2c。
官方模板不能直接喂 API：模板节点是 subgraph（UUID 类型），/prompt 只认扁平图 → 已提供 qwen21_run.py 展平版。
显存吃紧：int8 档峰值 15.2–15.3 GiB。若后续上更大分辨率或多参考图 OOM，优先换 qwen3vl_8b_w4a8 文本编码器（省 2.8 GiB）。
未使用的 pe_* 文本编码器占了 17.6 GiB 磁盘（当前无模板/代码引用）。若要回收磁盘可删，但不影响本部署运行。

五、如何使用

网页：http://192.168.31.31:8189 → 工作流浏览器 → Qwen-Image-2.1/，或在 Templates 面板搜 “Qwen-Image-2.1”。
透明图写法（官方提示词模板）：
This is an RGBA format image with transparency. [主体描述]. The image has an alpha channel and a transparent background.

保存为 PNG 即可保留 alpha。
2K 写法：分辨率设为 2048×2048（原生），步数官方建议 40–50（模板默认 25 也能用）。
启停 ComfyUI（GPU 机）：bash ~/restart_comfy.sh。
⚠️ 与 LLM 服务互斥显存：跑图前先 bash ~/stop-ridge.sh（或 lms unload --all），否则 27B 常驻会直接 OOM。

六、附件

文件	说明
`qwen21_run.py`	展平后的 API 实测脚本（t2i / edit，含显存采样与计时）
`prompt_t2i.txt` / `prompt_rgba.txt` / `prompt_edit.txt`	本次实测用提示词
`image_qwen_image_2_1_*.json`	三个官方工作流模板备份
`qwen21_t2i_test_00001_.png`	文生图 1024²
`qwen21_edit_test_00001_.png`	图像编辑（换装）
`qwen21_rgba_00001_.png`	RGBA 透明输出
`qwen21_2k_00001_.png`	原生 2K 2048²

Qwen-Image-2.1部署与实测报告-20260921.md