# 【Qwen Image 2.1】All-in-One 多功能工作流 —— 评估报告

**评估日期**：2026-09-25
**模型页**：[civitai.red/models/2956235](https://civitai.red/models/2956235/qwen-image-21all-in-one-multi-functional-workflow-auto-prompt-optimization-runs-on-8gb-vram)
**作者**：DUDU0627 ｜ 发布：2026-09-22 ｜ 类型：**Workflows（工作流，不是模型权重）**
**数据**：741 次下载、22 赞、0 评论 ｜ NSFW：否（但内含露骨编辑示例提示词）

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## 一、它到底是什么

- Civitai 上这个是 **18.3 KB 的 zip**，里面只有 **1 个工作流 JSON**（116 KB，**81 个节点、14 个功能组**）。
- SHA256 校验通过：`6C48C6204230EB8D8554ED7688C9B18F3044386554493EE5B2F14293748F56D0`
- 已归档到本机下载中心：`48-QwenImage21部署/QwenImage21-AllInOne-多功能工作流-v10-20260922.json`
- **不含任何模型权重**；作者把模型和提示词模板放在夸克网盘（`pan.quark.cn/s/0b09b48caa93?pwd=x78c`），描述里另有 B 站教程视频和 RunningHub 邀请码推广链接。

## 二、功能模块（14 个分组）

| 模块 | 说明 |
|---|---|
| 模型加载 | Qwen-Image-2.1 主模型 + 3 个文本编码器 + VAE |
| **文生图** | t2i，含尺寸/提示词子组 |
| **单图编辑** | i2i，含尺寸/提示词子组 |
| **多图编辑** | 多图参考合成（示例提示词：「图1的人物拿着图2的饮料产品，站在图3的直升机前，真实的比例」） |
| 自动遮罩 | SAM3 自动分割生成蒙版 |
| 手动遮罩 | 手绘蒙版 + `DrawMaskOnImage` / `ImageAndMaskPreview` |
| **抠图** | 消除背景输出透明区域（RGBA） |
| **SeedVR2 放大** | 3B DiT 视频/图像超分（**默认 bypass**） |
| 尺寸 | `ResolutionSelector`（宽高比 + 百万像素 + 32 倍数对齐） |
| 模式切换 | `ComfySwitchNode` + KJNodes 的 `Set/Get` + rgthree「Fast Groups Bypasser」 |

## 三、「自动提示词优化」是怎么实现的

不是调用云端 LLM，而是**本地用专门的提示词增强模型**：

- **3 个 `TextGenerateLTX2Prompt` 节点**（category=text，必需输入 `clip, prompt, max_length, sampling_mode`）——本质是「用文本模型生成/扩写文本」的节点，参数为 max_length=512、采样模式 on。
- 驱动它的文本模型是 **Qwen-Image-2.1 专用 PE（Prompt Enhancer）编码器**：
  - `qwen3.5_..._qwen_image_2.1_pe_i2i.int8_convrot.safetensors`（图生图增强）
  - `qwen3.5_..._qwen_image_2.1_pe_t2i.int8_convrot.safetensors`（文生图增强）
- 另有 `CR Prompt Text` 放预设提示词、`ShowText|pysssss` 显示优化结果。

**结论：机制成立且可离线运行**，价值点主要在这里。

## 四、「8GB 显存能跑」的说法站得住吗

基本站得住，但**只针对核心路径**：

| 措施 | 证据 |
|---|---|
| 主模型是 **int8 量化** | UNET 用 `qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors`（7.26 GB） |
| KV cache 优化节点 | `QwenImage21Cache` 官方说明：「可设置 KV cache 设备与量化……在显存吃紧时加速编辑工作流」（默认 auto） |
| 文本编码器也是 int8 | 三个 CLIP 全是 `int8_convrot` |
| 重显存功能默认关闭 | SeedVR2 放大（mode=4 bypass）、SAM3 自动分割（mode=4 bypass）、TTP 分块 2048×2048（bypass） |

⚠️ 但「All-in-One 含 SeedVR2 放大也能 8GB 跑」不现实：放大与自动分割默认就是关掉的。**本机是 16GB 5060 Ti，不受此限制。**

## 五、本机（GPU 机 192.168.31.31）就绪度核查

### 5.1 模型（已逐个与 ComfyUI 实际目录比对）

| 工作流要求（路径含 `Qwen-image-2.1\` 子目录） | GPU 机现状 | 结论 |
|---|---|---|
| `diffusion_models/qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors` | ✅ 有（7.26 GB，在 diffusion_models 根目录） | 只需重选路径 |
| `text_encoders/qwen3vl_8b_bf16.safetensors` | ⚠️ 无 bf16；有 `int8_convrot`(9.35GB) / `fp8_scaled`(10.6GB) / `w4a8`(6.3GB) | 重选一个即可 |
| `text_encoders/qwen3.5_qwen_image_2.1_pe_i2i.int8_convrot` | ⚠️ 有，但文件名多 `9b`：`qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_i2i.int8_convrot.safetensors`(9.47GB) | 重选（应同一模型） |
| `text_encoders/qwen3.5_qwen_image_2.1_pe_t2i.int8_convrot` | ⚠️ 同上：`qwen3.5_9b_..._pe_t2i.int8_convrot.safetensors`(9.47GB) | 重选 |
| `vae/qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors` | ✅ 有（675 MB） | 重选路径 |
| `sam3-fp16.safetensors`（自动遮罩/抠图用） | ❌ **未安装**（本机只有 SAM2） | 需另下 |
| `seedvr2_ema_3b_fp16.safetensors` + `ema_vae_fp16.safetensors` | ❌ **未安装** | 需另下 |

> 关键点：工作流所有模型都写在 `Qwen-image-2.1\` **子目录**下，而本机模型都在各目录**根下**且没有该子目录 → **打开工作流时所有加载器都会显示「缺失」红框，需要手动重选**（或建同名子目录 + 软链接）。

### 5.2 自定义节点（38 个节点类型逐个核验）

结果：**25 个已注册，13 个「缺失」**，其中 2 个是误报：

- ✅ 误报（**前端 JS 节点，不需要 Python 插件**，UI 里正常可用）：
  - `SetNode` / `GetNode` → KJNodes 的 web 组件（已确认 `web/js/setgetnodes.js` 存在）
  - `Fast Groups Bypasser (rgthree)` → rgthree 的前端节点（已确认 `web/comfyui/constants.js` 存在）
- ❌ **真正缺失，需要补装插件**：

| 缺失节点 | 需要的插件 |
|---|---|
| `easy sam3ModelLoader`、`easy sam3ImageSegmentation` | **comfyui-easy-use**（本机未装）+ SAM3 模型 |
| `INPAINT_ExpandMask` | **ComfyUI-Inpaint-Nodes** |
| `DF_Integer` | **Derfuu_ComfyUI_ModdedNodes** |
| `TTP_Image_Tile_Batch`、`TTP_Image_Assy` | **ComfyUI-TTP (TTP_toolset)** |
| `SeedVR2LoadDiTModel`、`SeedVR2VideoUpscaler`、`SeedVR2LoadVAEModel` | **ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler** |
| `ResizeLongestToNode` | 来源未确认（疑似 TTP 或作者自用包） |

已就绪的相关插件：Impact-Pack、rgthree、custom-scripts（ShowText）、Comfyroll（CR Prompt Text）、essentials（ImageResize+/SimpleMath+/GetImageSize）、cg-use-everywhere、KJNodes、segment-anything-**2**。

## 六、总体评价与建议

**值得借鉴的部分**
1. **本地提示词增强链路**（`TextGenerateLTX2Prompt` + Qwen-Image-2.1 PE 编码器）——这是官方 Comfy-Org 模板里没有的，本机 PE 模型已就位，可以直接把这套节点抄到自己的编辑工作流里。
2. **SAM3 自动遮罩 + 抠图** 组合，做「局部改图 / 去背景」很顺手（但要先装插件和 SAM3 权重）。
3. 三种模式（t2i / 单图编辑 / 多图编辑）用 `ComfySwitchNode` + Fast Groups Bypasser 一键切换，组织方式可以参考。

**要先想清楚的部分**
1. **依赖偏重**：要完整跑起来需补装 5~6 个自定义插件 + SAM3 + SeedVR2 两套权重，而这两套权重作者只给了夸克网盘链接（非 Civitai）。
2. **模型路径要全部重选**：工作流按 `Qwen-image-2.1\` 子目录组织，与本机目录结构不一致。
3. **描述里推广味重**：RunningHub 邀请码、RH 币注册奖励、夸克网盘提取码 —— 属于作者引流，非技术必需。
4. 本机已有**官方 Comfy-Org Qwen-Image-2.1 模板**（t2i / 图像编辑 / 去背景，见 `48-QwenImage21部署/`）且已实测通过，核心功能与它重叠；本工作流的增量主要是「提示词自动增强 + SAM3 自动遮罩 + SeedVR2 放大」。

**结论**：不必整体替换现有方案。建议**按需拆用**——优先抄「提示词自动增强」这一段（零额外依赖，模型已就位），SAM3/SeedVR2 部分视需求再补装。

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### 附：工作流文件

- 本机：`~/Downloads/dl-hub/48-QwenImage21部署/QwenImage21-AllInOne-多功能工作流-v10-20260922.json`
- 下载中心：http://192.168.31.76:8899/48-QwenImage21部署/QwenImage21-AllInOne-多功能工作流-v10-20260922.json