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• 文件大小 23434
• 文件计数 1
• 创建日期 2025年11月28日
• 最后更新 2026年9月20日

Qwen-Image-Lora千问中文图生图海报工作流

Qwen-Image-Lora千问中文图生图海报工作流 是一套面向洗图扩图场景的 ComfyUI 工作流，全图共 16 个节点、18 条连线。链路以 CLIPTextEncode ×2、KSampler ×1、VAEDecode ×1 为主干，输出图像，适合需要稳定批量出图的同学。主模型 qwen_image_vae.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors。下载后直接导入即可使用，建议显存 12GB 起（建议 16GB 以上）。

• 主模型：qwen_image_vae.safetensors、qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors
• 核心节点：CLIPTextEncode ×2、KSampler ×1、VAEDecode ×1
• 输出形式：输出图像
• 规模：16 节点 / 18 连线
• 建议显存：12GB 起（建议 16GB 以上）
• 适用场景：无缝扩图、边界外扩与画面洗稿，横竖版自由切换。

资源头图

工作流节点图

图较大可横向滚动；点击图片查看高清矢量原图（浏览器中可自由缩放）。

使用说明

下载工作流文件后在 ComfyUI 中直接拖入画布（或菜单 Load 导入）即可运行；缺失的自定义节点用 ComfyUI Manager 一键安装，模型按文件名放入对应的 models 目录。

源码预览

{
    "id": "0f54cef4-f976-4276-ab5b-acd0514900b7",
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            "type": "KSampler",
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                    "type": "MODEL",
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                },
                {
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                },
                {
                    "label": "负面条件",
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                },
                {
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                    "type": "LATENT",
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                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "label": "Latent",
                    "name": "LATENT",
                    "type": "LATENT",
                    "links": [
                        140
                    ]
                }
            ],
            "properties": {
                "enableTabs": false,
                "tabWidth": 65,
                "tabXOffset": 10,
                "hasSecondTab": false,
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                "Node name for S&R": "KSampler",
                "ue_properties": {
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                }
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                1
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        },
        {
            "id": 106,
            "type": "VAEDecode",
            "pos": [
                -531.6434326171875,
                -74.14045715332031
            ],
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            "order": 13,
            "mode": 0,
            "inputs": [
                {
                    "label": "Latent",
                    "name": "samples",
                    "type": "LATENT",
                    "link": 140
                },
                {
                    "label": "VAE",
                    "name": "vae",
                    "type": "VAE",
                    "link": 142
                }
            ],
            "outputs": [
                {
                    "label": "图像",
                    "name": "IMAGE",
                    "type": "IMAGE",
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                        169
                    ]
                }
            ],
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