Qwen-Image-Edit 2509 Plus: 支持GGUF的更强大图像编辑

您在Photoshop中花费数小时尝试进行完美的编辑。更改照明、调整颜色、删除对象、添加细节。每次调整都需要多个图层、蒙版和手动调整。如果您可以用简单的中文描述想要的更改并在几分钟内获得专业结果会怎样?

阿里巴巴的Qwen-Image-Edit 2509 Plus使这成为可能。这一突破性模型理解自然语言编辑指令,并以媲美手动编辑的精确度应用它们。更好的是,GGUF量化支持意味着您可以在仅8GB VRAM的GPU上运行它,同时保持令人印象深刻的质量。

什么是Qwen-Image-Edit 2509 Plus?

Qwen-Image-Edit 2509 Plus代表了基于指令的图像编辑的最新演进。由阿里云Qwen团队于2025年9月发布,它建立在其视觉-语言模型的基础上,专门训练用于精确的图像操作任务。

与需要蒙版、图层或复杂参数调整的传统图像编辑模型不同,Qwen-Image-Edit解释自然语言指令并智能地应用编辑。您描述想要更改的内容,模型会在保留您想要保留的图像部分的同时找出如何做到这一点。

Qwen-Image-Edit 2509 Plus背后的技术

该模型使用混合架构,结合了视觉理解、语言理解和基于扩散的图像生成。根据阿里云技术文档的研究,2509 Plus版本相对于原始Qwen-Image-Edit引入了几个关键改进。

关键技术进步:

• 增强了对复杂编辑指令的语义理解
• 更好地保留未编辑区域
• 改进了对多个同时编辑的处理
• 用于内存效率的原生GGUF量化支持
• 通过优化的注意力机制实现更快的推理

将其想象成拥有一位专业照片编辑器,他能立即理解您的愿景并完美执行。您提供创意方向,模型处理技术执行。

Qwen-Image-Edit模型变体

阿里巴巴发布了几种针对不同用例和硬件配置优化的模型大小。

带有GGUF量化的Plus 14B变体为大多数用户实现了完美的平衡。它通过智能量化在消费级GPU上运行的同时提供专业结果。

Qwen-Image-Edit与传统编辑工具的比较

在安装之前,您需要了解相对于现有解决方案,Qwen-Image-Edit如何适应您的工作流程。

Qwen-Image-Edit vs Adobe Photoshop

Photoshop仍然是手动图像编辑的行业标准,但工作流程不能更不同。

Photoshop的优势:

• 对每个元素的像素级控制
• 无限图层和非破坏性编辑
• 庞大的插件和扩展生态系统
• 行业标准文件格式支持
• 专业色彩管理

Photoshop的局限性:

• 需要数年才能掌握的陡峭学习曲线
• 复杂编辑耗时
• 需要手动选择和蒙版
• 订阅成本随时间累积
• 没有语义内容的AI理解

Qwen-Image-Edit的优势:

• 自然语言指令,无需技术技能
• 复杂编辑几秒到几分钟 vs 几小时
• 图像语义的自动理解
• 一次性设置成本,无订阅
• 在您的硬件上完全离线运行

当然,像Apatero.com这样的平台通过简单的Web界面提供专业的AI图像编辑,无需管理本地安装。您可以在没有技术复杂性的情况下获得即时结果。

Qwen-Image-Edit vs 其他AI编辑模型

几个AI模型尝试基于指令的编辑,但具有不同的能力。

InstructPix2Pix: 来自Berkeley AI Research的早期基于指令的编辑模型。适合简单编辑,但在复杂的多步骤指令方面有困难。有限的分辨率支持(512x512原生)。需要仔细的提示工程才能获得一致的结果。

ControlNet Inpainting: 功能强大,但需要手动创建蒙版。出色的控制,但失去了自然语言指令的简单性。当您确切知道需要更改什么时,更适合有针对性的编辑。

Stable Diffusion Inpainting: 通用修补适合填充删除的区域,但缺乏语义理解。无法解释复杂的编辑指令,如"使照明更具戏剧性"或"让主体老10岁"。

Qwen-Image-Edit 2509 Plus的差异化因素:

• 对复杂多步骤指令的卓越理解
• 更好地保留未编辑区域
• 原生高分辨率支持高达4096x4096
• GGUF量化可实现可访问的硬件要求
• 比同类模型更快的推理
• 跨不同图像类型更一致的结果

成本-性能现实

让我们分析中等使用(每月200张编辑图像)一年的经济性。

Adobe Photoshop + AI工具:

• Creative Cloud摄影计划: $20/月 = $240/年
• 额外的AI编辑插件: $15-30/月 = $180-360/年
• 总计: $420-600/年 (需要专业知识)

商业AI编辑服务:

• Remove.bg、Photoroom等: $10-30/月 = $120-360/年
• 限于特定编辑类型
• 服务质量各不相同

本地Qwen-Image-Edit设置:

• RTX 4070 Ti或类似产品(一次性): $800-900
• 一年电费: ~$30
• 第一年总计: $930,之后$30/年

Apatero.com:

• 按编辑付费的定价,无需基础设施投资
• 无需硬件或技术知识的专业结果
• 保证性能的即时访问

对于大量编辑需求,本地Qwen-Image-Edit在两年内收回成本。然而,Apatero.com为喜欢托管服务的用户完全消除了设置复杂性。

在ComfyUI中安装Qwen-Image-Edit 2509 Plus

系统要求

最低规格 (GGUF Q4_K_M):

• ComfyUI版本0.3.48+
• 8GB VRAM (使用GGUF量化)
• 16GB系统RAM
• 40GB模型可用存储空间
• 支持CUDA 11.8+的NVIDIA GPU

推荐规格 (FP16):

• 完整精度需要20GB+ VRAM
• 32GB系统RAM
• NVMe SSD用于更快的模型加载
• RTX 4090或A6000用于最佳性能

步骤1: 安装ComfyUI-Qwen扩展

Qwen模型需要用于ComfyUI集成的自定义节点包。如果您是ComfyUI自定义节点的新手,我们的基本节点指南提供了有用的背景。

1. 打开终端并导航到ComfyUI/custom_nodes/
2. 使用git clone https://github.com/QwenLM/ComfyUI-Qwen克隆Qwen扩展
3. 导航到ComfyUI-Qwen目录
4. 使用pip install -r requirements.txt安装依赖项
5. 完全重启ComfyUI

通过打开ComfyUI并在节点浏览器中检查"Qwen"节点来验证安装(右键菜单,搜索"qwen")。

步骤2: 下载Qwen-Image-Edit模型

Qwen通过Hugging Face提供多种格式的模型。

文本编码器 (必需):

• 从Hugging Face下载Qwen2-VL-7B-Instruct
• 放置在ComfyUI/models/text_encoders/qwen/

主要模型文件:

对于FP16完整精度(需要28GB+ VRAM):

• 从Hugging Face下载Qwen-IE-2509-Plus-14B-FP16
• 放置在ComfyUI/models/checkpoints/

对于GGUF量化(大多数用户推荐):

• 从Hugging Face下载Qwen-IE-2509-Plus-14B-Q5_K_M.gguf
• 放置在ComfyUI/models/checkpoints/
• Q5_K_M提供最佳质量-性能平衡

在Qwen的Hugging Face存储库查找所有官方模型。

步骤3: 安装GGUF支持 (用于量化模型)

GGUF模型需要ComfyUI中的额外运行时支持。

1. 导航到ComfyUI/custom_nodes/
2. 使用git clone https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF克隆GGUF支持
3. 使用pip install -r requirements.txt安装依赖项
4. 重启ComfyUI

您现在应该在节点浏览器中看到GGUF特定的加载器节点。

步骤4: 验证目录结构

您的ComfyUI安装现在应该有这些目录和文件:

主要结构:

• ComfyUI/models/text_encoders/qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct/
• ComfyUI/models/checkpoints/Qwen-IE-2509-Plus-14B-Q5_K_M.gguf
• ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-Qwen/
• ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-GGUF/

文本编码器应该在text_encoders内的qwen子文件夹中,两个自定义节点文件夹都应该存在于custom_nodes中。

步骤5: 加载官方工作流程模板

Qwen团队提供了针对常见编辑任务优化的入门工作流程。

1. 从Qwen的GitHub示例下载工作流程JSON文件
2. 启动ComfyUI Web界面
3. 将工作流程JSON拖入浏览器窗口
4. ComfyUI自动加载所有节点和连接
5. 验证节点显示绿色状态(没有缺失组件)

红色节点表示缺少依赖项或文件路径不正确。重新检查安装步骤和文件位置。

使用Qwen-Image-Edit进行首次编辑

让我们执行您的第一次基于指令的编辑,以了解Qwen-Image-Edit的工作原理。

基本图像编辑工作流程

1. 加载"Qwen-IE Basic Edit"工作流程模板
2. 点击"Load Image"节点并上传您的源图像
3. 在"Editing Instruction"文本节点中输入您的编辑命令
4. 使用以下设置配置"Qwen Sampler"节点:
   • Steps: 30 (更高 = 更好的质量,更长的生成)
   • CFG Scale: 7.5 (控制指令遵守)
   • Preservation Strength: 0.8 (保持未更改区域完整的程度)
   • Seed: -1表示随机结果
5. 在"Save Image"节点中设置输出参数
6. 点击"Queue Prompt"开始编辑

您的第一次编辑将需要2-8分钟,具体取决于硬件、图像分辨率和模型量化级别。

理解编辑参数

Steps (去噪迭代): 细化通过的次数。更多步骤产生更清洁、更连贯的编辑。从30开始测试,增加到50-70用于最终输出。70步以上的收益递减。

CFG (无分类器指导) Scale: 控制模型遵循指令的紧密程度。较低的值(5-6)允许创造性解释。较高的值(8-10)强制严格遵守。平衡结果的最佳点是7-7.5。

Preservation Strength: Qwen特定参数,控制保留未编辑区域的积极程度。范围0.0-1.0。默认0.8效果很好。如果变化太多,增加到0.9。如果编辑不够强,减少到0.6-0.7。

分辨率处理: Qwen-Image-Edit自动处理高达4096x4096的不同分辨率。最长边超过2048px的图像可能受益于平铺以获得更好的细节保留。

编写有效的编辑指令

您的编辑质量在很大程度上取决于清晰、具体的指令。

好的指令示例:

• "将天空更改为温暖的橙色和粉红色调的日落"
• "移除左侧背景中的人"
• "让主体微笑并直视相机"
• "从右侧添加戏剧性的侧面照明"
• "将季节更改为落叶的秋天"

坏的指令示例:

• "让它更好" (太模糊)
• "修复一切" (没有具体目标)
• "改变颜色" (哪些颜色?改成什么?)
• "删除东西" (什么东西?)

指令编写最佳实践:

• 对要更改的内容具体说明
• 如果相关,提及位置("背景"、"左侧"、"主体的脸")
• 描述期望的结果,而不仅仅是删除
• 使用清晰的形容词进行风格更改
• 保持指令在1-2句话以获得最佳结果

您的第一个结果

当编辑完成时,仔细将输出与源图像进行比较。

质量检查:

• 模型是否准确执行了您的指令?
• 未编辑区域是否得到很好的保留?
• 是否有可见的质量下降或伪影?
• 编辑看起来自然和连贯吗?

如果结果不令人满意,在重新运行之前调整指令的清晰度或修改参数。

对于想要没有工作流程复杂性的专业结果的用户,请记住Apatero.com通过直观的界面提供AI图像编辑。不需要节点配置或参数调整。

高级Qwen-Image-Edit技术

一旦您掌握了基本编辑,这些高级技术将显著扩展您的创造力。

多步骤顺序编辑

不要在一个指令中描述所有更改,而是将复杂的编辑分解为顺序步骤。

顺序编辑工作流程:

1. 加载您的源图像
2. 应用第一次编辑(例如"移除背景杂物")
3. 将输出图像馈送到第二个编辑节点
4. 应用第二次编辑(例如"添加戏剧性照明")
5. 馈送到第三次编辑进行最终细化
6. 根据需要链接尽可能多的步骤

这种方法比将多个指令塞进一个提示中产生更好的结果。每个步骤都可以专注于完美执行一个更改。

顺序链示例:

• 步骤1: "从右侧移除电线杆"
• 步骤2: "将天空更改为戏剧性的暴风雨日落"
• 步骤3: "用更好的照明增强主体的脸"
• 步骤4: "向背景添加微妙的景深模糊"

风格转换和美学变化

Qwen-Image-Edit擅长在保留图像结构的同时应用风格变化。

风格指令示例:

• "转换为具有高对比度胶片外观的黑白"
• "应用饱和色彩的充满活力的幻想艺术风格"
• "转换为看起来像油画"
• "添加蓝绿色和橙色色调的电影色彩分级"
• "使其看起来像1970年代的复古照片"

照明修改:

• "从左侧添加黄金时段照明"
• "更改为具有深阴影的戏剧性低调照明"
• "应用柔和的漫射阴天照明"
• "添加边缘照明以将主体与背景分离"

对象操作和构图更改

除了简单的删除,Qwen可以智能地修改、添加和转换对象。

对象添加:

• "在街上添加一辆停放的红色复古车"
• "在主体后面的墙上放置一面大装饰镜"
• "在前景添加开花植物"

对象转换:

• "将主体的衬衫从蓝色更改为红色"
• "将木椅转换为现代办公椅"
• "让建筑物看起来风化和废弃"

构图调整:

• "按照三分法将主体移至右侧"
• "添加前景元素以增加深度"
• "裁剪为垂直纵向方向"

用于选择性编辑的保留蒙版

为了获得最大控制,将Qwen-Image-Edit与手动蒙版结合使用,以精确指定应该更改的内容。

蒙版编辑工作流程:

1. 在ComfyUI或外部工具中创建突出显示编辑区域的蒙版
2. 将蒙版连接到Qwen的"Edit Mask"输入
3. 提供编辑指令
4. 模型仅修改蒙版区域
5. 完美保留蒙版外的所有内容

这种混合方法结合了AI智能和手动控制,以获得像素完美的结果。

用于一致编辑的批处理

自动将相同的编辑指令应用于多个图像。

批处理工作流程设置:

1. 将多个图像加载到批处理加载器节点
2. 连接到Qwen-Image-Edit节点
3. 提供应用于所有图像的单个指令
4. 顺序或并行处理(如果VRAM允许)
5. 输出编辑后的图像批次

非常适合在照片集中应用一致的风格更改、水印删除、背景替换或色彩校正。

Qwen-Image-Edit的GGUF量化策略

GGUF量化使Qwen-Image-Edit在预算硬件上可访问。了解权衡有助于您选择正确的量化级别。有关GGUF如何改变AI模型部署的深入分析,请查看我们关于GGUF革命的文章。

GGUF量化级别说明

GGUF使用平衡质量和内存使用的不同量化格式。

质量下降特征:

较低的量化级别影响图像质量的不同方面:

• 精细细节: 受影响最大,Q4_K_M轻微柔化
• 色彩准确性: 即使在Q4_K_M也能很好地保留
• 边缘锐度: 中等影响,Q4_K_M明显
• 指令遵守: 所有量化级别的影响最小

选择您的量化级别

将量化与您的硬件和用例匹配。

对于8GB VRAM GPU (RTX 4060 Ti, RTX 3070):

• 对1024x1024以下的图像使用Q4_K_M
• 预期轻微的质量下降,但结果可用
• 非常适合测试和迭代
• 考虑对较大图像进行平铺

查看我们的低VRAM优化指南,了解在预算硬件上运行模型的更多技巧。

对于12GB VRAM GPU (RTX 4070, RTX 3080):

• 使用Q5_K_M获得最佳平衡
• 轻松处理高达2048x2048
• 与FP16的质量差异几乎不明显
• 推荐给大多数用户

对于16GB VRAM GPU (RTX 4080):

• 使用Q6_K或Q8_0获得接近完美的质量
• 支持完整的4096x4096分辨率
• 与FP16几乎无法区分
• 专业工作的理想选择

对于24GB+ VRAM (RTX 4090, 专业卡):

• 使用FP16获得绝对最大质量
• 没有妥协
• 如果需要,最快的微调

安装和使用GGUF模型

GGUF模型需要在安装部分的步骤3中安装的GGUF加载器节点。

1. 从Hugging Face下载您选择的GGUF量化级别
2. 放置在ComfyUI/models/checkpoints/
3. 在工作流程中,使用"GGUF Checkpoint Loader"而不是标准加载器
4. 从下拉列表中选择您的GGUF文件
5. 其他所有内容都与FP16工作流程相同

GGUF加载器自动处理量化格式和内存优化。

最大效率的内存管理

使用GGUF模型最大化VRAM效率的其他技术。

启用注意力切片: 减少注意力机制计算期间的峰值VRAM使用。在"Optimization"下的ComfyUI设置中启用。允许处理更大的图像,速度影响最小。

使用CPU卸载: 在不活跃处理时将模型组件移动到系统RAM。ComfyUI自动处理这个,但激进模式以15-20%的速度降低为代价节省额外的VRAM。

以较低分辨率处理: 在迭代期间以1024x1024或1536x1536编辑,然后以全分辨率运行最终编辑。编辑结果在分辨率之间非常一致。

在操作之间清除缓存: 在不同的编辑任务之间使用ComfyUI的缓存清除功能。防止扩展会话期间的内存碎片。

如果GGUF优化仍然看起来复杂,考虑Apatero.com自动处理所有基础设施。您无需管理量化格式或内存约束即可获得最大质量。

Qwen-Image-Edit的现实世界用例

Qwen的基于指令的编辑在多个行业解锁了实用工作流程。

电子商务和产品摄影

背景替换: "用干净的白色工作室背景替换背景"

• 从任何源照片即时获得专业产品照片
• 整个产品目录中的一致背景
• 不需要手动蒙版或绿屏

季节性变化: 为不同的活动生成产品照片的多个版本。

• "添加圣诞装饰和雪"
• "将产品放置在夏季海滩环境中"
• "在现代简约家居室内展示产品"

颜色变体生成: "将产品颜色从蓝色更改为红色"可以在不重新拍摄库存的情况下生成额外的产品照片。

房地产和建筑

虚拟布置: "向空客厅添加现代家具和装饰"将空置物业转变为有吸引力的上市空间。

一天中的时间变化: 无论何时拍摄照片,都以最佳照明条件展示物业。

• "更改为黄金时段日落照明"
• "在黄昏蓝色时段显示外观"

季节吸引力: "添加秋天的树叶和温暖的色调"或"显示春季盛开的景观"使物业对买家更具吸引力。

内容创作和社交媒体

缩略图优化: 增强视频缩略图以获得最大点击率。

• "让表情更兴奋和充满活力"
• "添加戏剧性照明并增加对比度"
• "移除分散注意力的背景元素"

品牌一致性: 在所有内容中应用一致的色彩分级和风格。

• "应用符合品牌指南的充满活力的暖色调色彩分级"
• 处理整个内容库以获得有凝聚力的视觉识别

快速修正: 修复已发布内容中的问题,无需重新拍摄。

• "移除衬衫上的污渍"
• "修复脸上的刺眼阴影"
• "拉直歪斜的相框"

创意艺术和概念开发

情绪板生成: 获取单个概念图像并生成探索不同方向的变体。

• "使其更暗更神秘"
• "转换为明亮欢快的美学"
• "添加未来科幻元素"

风格探索: 在承诺最终执行之前,在相同构图上测试不同的艺术风格。

概念迭代: 通过自然语言调整快速迭代创意概念,而无需从头开始。

常见Qwen-Image-Edit问题的故障排除

即使正确设置,您也可能遇到特定的挑战。以下是经过验证的解决方案。

对保留区域的过度更改

症状: 您想保持不变的图像部分正在被修改。

解决方案:

1. 将"Preservation Strength"参数增加到0.85-0.95
2. 使您的指令更具体说明应该更改什么
3. 使用保留蒙版来保护特定区域
4. 略微降低CFG比例(到6.5-7.0)
5. 尝试不同的种子值(某些种子保留得更好)

编辑不够强

症状: 指令被遵循,但更改太微妙。

解决方案:

1. 将CFG比例增加到8.5-9.5
2. 将"Preservation Strength"减少到0.6-0.7
3. 使用更强调的语言("戏剧性地改变","完全转换")
4. 将采样步骤增加到50-70
5. 将编辑分解为顺序步骤,每个步骤都建立在前一个步骤之上

质量下降或伪影

症状: 输出图像与输入相比有可见的伪影、模糊或质量损失。

解决方案:

1. 使用更高的GGUF量化(Q6_K或Q8_0而不是Q4_K_M)
2. 将采样步骤增加到60+
3. 验证源图像分辨率尚未降级
4. 检查模型文件是否完全正确下载
5. 为高分辨率图像启用平铺

模型不遵循指令

症状: 输出忽略您的指令或产生不相关的更改。

解决方案:

1. 将指令简化为单个清晰的更改
2. 检查指令语言(英语效果最好)
3. 验证您使用的是Plus 14B模型,而不是较小的7B
4. 尝试相同概念的不同措辞
5. 在指令中提供参考风格(例如"像专业肖像")

CUDA内存不足错误

症状: 生成中途失败,出现CUDA内存错误。

解决方案:

1. 切换到较低的GGUF量化(Q5_K_M到Q4_K_M)
2. 在编辑之前降低输入图像分辨率
3. 在ComfyUI设置中启用CPU卸载
4. 关闭其他VRAM密集型应用程序
5. 启用注意力切片优化
6. 对非常大的图像以块处理

生成时间慢

症状: 与预期时间相比,编辑花费过长时间。

解决方案:

1. 验证您使用的是GGUF模型,而不是未量化的FP16
2. 将CUDA驱动程序更新到最新版本
3. 检查ComfyUI实际上正在使用GPU(监视GPU利用率)
4. 在工作流程中禁用不必要的预览节点
5. 关闭窃取计算资源的浏览器选项卡或其他应用程序

对于此处未涵盖的持续问题,请查看Qwen GitHub Issues以获取社区解决方案和错误报告。

生产中Qwen-Image-Edit的最佳实践

指令库管理

为常见编辑任务构建经过验证的指令的可重用库。

组织系统:

• /instructions/backgrounds/ - 背景替换提示
• /instructions/lighting/ - 照明修改提示
• /instructions/style/ - 艺术风格转换提示
• /instructions/objects/ - 对象操作提示
• /instructions/corrections/ - 常见修复指令

记录每个成功的指令:

• 产生最佳结果的确切措辞
• 示例前后图像
• 推荐的参数设置
• 关于什么有效和什么无效的注释

质量控制工作流程

实施分阶段编辑以及早发现问题。

三阶段编辑过程:

阶段1 - 快速预览 (2分钟):

• 使用Q4_K_M量化
• 20步
• 1024px分辨率
• 验证指令解释

阶段2 - 质量检查 (5分钟):

• 使用Q5_K_M量化
• 40步
• 全分辨率
• 验证质量和保留

阶段3 - 最终渲染 (8-10分钟):

• 使用Q6_K或更高
• 60-70步
• 全分辨率
• 仅用于批准的编辑

这种方法可防止在错误解释指令的高质量渲染上浪费时间。

与传统工具结合

Qwen-Image-Edit作为混合工作流程的一部分效果最好。

推荐管道:

1. 在Qwen中进行初始编辑: 通过自然语言应用主要更改
2. 在Photoshop中进行微调: 如果需要,进行手动像素级修正
3. 色彩分级: 在专用工具中进行最终色彩调整
4. 导出: 以适合最终用途的格式保存

这种混合方法利用AI进行繁重的工作,同时保持对最终质量的人工控制。

与视频生成的集成: 来自Qwen的编辑图像是AI视频生成的绝佳起点。在完善图像编辑后,将它们输入WAN 2.2用于图像到视频动画或WAN 2.2 Animate用于角色动画。

批处理策略

对于大型编辑项目,设置高效的批处理工作流程。

1. 在分类文件夹中组织源图像
2. 为每个类别创建编辑指令模板
3. 使用ComfyUI的批处理节点
4. 在夜间或非高峰时段处理
5. 为输出实施质量控制审查系统

这种系统化方法能够一致地处理数百张图像。

掌握Qwen-Image-Edit后的下一步

您现在拥有关于Qwen-Image-Edit 2509 Plus安装、工作流程、GGUF优化和生产技术的全面知识。您了解基于指令的编辑如何显著加快图像编辑工作流程。

推荐的下一步:

1. 为常见编辑任务创建个人指令库
2. 尝试顺序多步骤编辑工作流程
3. 测试不同的GGUF量化级别以找到您的最佳点
4. 将Qwen集成到您现有的创意管道中
5. 加入Qwen社区分享结果并学习高级技术

其他资源:

• 官方Qwen文档用于技术细节
• Hugging Face Model Hub用于所有模型变体
• ComfyUI社区Wiki用于工作流程示例
• Qwen Discord社区用于故障排除和技巧

Qwen-Image-Edit 2509 Plus代表了图像编辑的新范式。自然语言指令取代了复杂的手动工作流程,GGUF量化使其在预算硬件上可访问,结果在大多数情况下与专业手动编辑相媲美。无论您是编辑产品照片、创建社交媒体内容、开发概念还是处理大型图像库,Qwen都将专业的AI编辑功能直接交到您手中。

图像编辑的未来不是在AI和传统工具之间做出选择。它是关于使用AI进行快速迭代和繁重工作,同时保持人类创意方向和最终质量控制。Qwen-Image-Edit 2509 Plus在ComfyUI中让这个未来今天就可用,准备好让您探索和掌握。