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QwenImage21-AllInOne工作流-评估报告-20260925.md

【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 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）

一、它到底是什么

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：

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：

缺失节点需要的插件
easy sam3ModelLoader、easy sam3ImageSegmentationcomfyui-easy-use（本机未装）+ SAM3 模型
INPAINT_ExpandMaskComfyUI-Inpaint-Nodes
DF_IntegerDerfuu_ComfyUI_ModdedNodes
TTP_Image_Tile_Batch、TTP_Image_AssyComfyUI-TTP (TTP_toolset)
SeedVR2LoadDiTModel、SeedVR2VideoUpscaler、SeedVR2LoadVAEModelComfyUI-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。

附：工作流文件

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