Qwen-Image 2.1 Fix LoRA: исправленные настройки для ComfyUI
Qwen-Image 2.1 Fix это LoRA от сообщества с прилагаемым 20-шаговым рабочим процессом ComfyUI, нацеленная на блёклые цвета модели и разрушенную мелкую текстуру.
Одно из сравнений «до/после», опубликованных вместе с моделью. В каждом изображении обычный Qwen-Image 2.1 сравнивается с LoRA при рекомендуемых настройках.
Что он пытается исправить
Qwen-Image 2.1 вышел 20 сентября с сильным следованием промпту и компактным визуальным бэкбоном на 7B, и жалобы посыпались уже в течение суток. Две повторяющиеся жалобы носят скорее эстетический, а не структурный характер: мелкая текстура разрушается так, что тестировщики описывают это как пятнистость в стиле gpt-image, а цвета получаются более плоскими и блёклыми, чем предполагает промпт. Прорисовка рук и пальцев была ещё одной проблемой, которую неоднократно отмечали на раннем тестировании.
Qwen-Image 2.1 Fix это ответ одного автора: небольшой адаптер (qwen-image-2.1-fix-1.0-comfy.safetensors, около 112 МБ, в однофайловом формате ComfyUI), который не предназначен для того, чтобы его просто подставили в произвольный рабочий процесс. Карточка модели говорит об этом прямо: утверждается лишь, что он исправляет большинство проблем генерации при использовании с правильными настройками, а какие именно это настройки, указано в загружаемом рабочем процессе.
Рекомендуемые настройки
Полезная информация находится в самом рабочем процессе, и он конкретен в отношении пути сэмплера, а не только силы LoRA:
| Настройка | Значение |
|---|---|
| Сила LoRA | 1.0 через LoraLoaderModelOnly |
| Шаги | 20 |
| CFG | 3 |
| Сэмплер | seeds_2 |
| Scheduler | sgm_uniform |
| Denoise | 1.0 |
| Направление | APG при 1, 10, 0.3 плюс FreSca при 1, 2, 8 |
| Разрешение | 1200 x 1600 |
Две ноды направления имеют значение. APG (адаптивное проекционное управление) и FreSca (частотно-раздельное масштабирование classifier-free guidance) обе являются базовыми нодами ComfyUI, поэтому они входят в приложение и не требуют пользовательского пакета, а рабочий процесс подключает их перед сэмплером, а не полагается только на значение CFG.
Сторона промпта столь же категорична. Сэмплируемый промпт проходит через ноду TextEncodeQwenImage21 с явным негативным промптом, в котором напрямую перечислены режимы отказа:
artifacts, gpt-image, washed-out colors, low quality, low resolution, AI slop,
deviantart, sloppy lines, rough sketch, blurry, indistinct, missing fingers,
badly drawn hands, wrong number of fingersРабочий процесс также загружает Qwen-Image 2.1 в квантованном виде (qwen_image_2.1_int8_convrot, qwen3vl_8b_int8_convrot, qwen_image_2.1_vae_bf16), именно так, как это делают собственные шаблоны ComfyUI.
Ещё одно опубликованное сравнение. В репозитории их 15.
Установка
Адаптер это обычная LoRA для ComfyUI, поэтому путь короткий:
- Скачайте полный репозиторий и поместите
qwen-image-2.1-fix-1.0-comfy.safetensorsвComfyUI/models/loras/. - Распакуйте
Qwen Edit 2.1 Optimal Settings.json.zipи перетащите JSON в ComfyUI. - Укажите в загрузчике файл LoRA. Обратите внимание на несоответствие имён файлов: рабочий процесс ссылается на
qwen-image-2.1-fix-1.0.safetensorsбез префикса в подпапкеqwen2.1/, что соответствует собственной структуре автора, а не тому, что поставляется в репозитории.
Рабочий процесс также не является полностью базовым. Помимо нод направления APG и FreSca он использует вспомогательные ноды для генерации текста промпта и имён файлов с отметкой времени, поэтому при чистой установке перед запуском он сообщит о нескольких отсутствующих нодах.
Оговорки
Это адаптер от сообщества, созданный одним автором, а не официальное исправление, и распространился он в основном по сарафанному радио: он появился на r/StableDiffusion и r/comfyui в день выхода, а комментаторы сообщали о результатах от чистых до непригодных, пока автор не выложил исправленный файл весов. Ранние пользователи также расходились во мнениях, даёт ли улучшение вообще LoRA или настройки направления и негативного промпта, входящие в рабочий процесс, и этот аргумент стоит иметь в виду при чтении сравнений.
Третье опубликованное сравнение.
Комментарии
Войдите через GitHub, чтобы участвовать в обсуждении.