ComfyUI 中的 Pruna 5 步与 8 步 Qwen-Image 2.1 LoRA

来自官方模型卡片的文生图对比。

两个适配器，两套调度表

本次发布并非一个蒸馏模型，而是两个分别训练的 student 模型，PrunaAI 希望用户根据自己更看重质量还是速度来选择其中一个：

每个适配器都是针对各自的 sigma 调度表训练的，模型卡片要求一次只加载一个。调度表是必须精确复制的一环，因为这两个 student 并不是按照采样器自行推导出的步数来训练的：

两者均采用 DMD 训练，均在 CFG 1.0 下配合空负面提示词运行，序列末尾的 0 由调度器追加，而不是写在调度表里。其他步数、调度表或 CFG 值都超出了适配器的训练范围。

卡片中的文生图延迟图表，在单张 H100 80GB 上测得：预热一次后取三次请求的中位数，包含提示词编码、去噪和解码；基础模型使用 40 步并启用 KV 缓存，适配器使用 5 或 8 步且不启用缓存。

PrunaAI 的核心数字是最高 6.3 倍加速，而卡片对其未声称的内容也十分谨慎：这些耗时并不代表图像质量相同，基准测试时 LoRA 保持未合并状态，示例图像启用了 KV 缓存，而图表并未在该设置下重新测量。

训练覆盖范围与限制

适配器仅在 1K 分辨率下训练，使用了普通提示词与上采样提示词的混合数据，覆盖文生图以及最多 3 张参考图的单图或多图编辑。PrunaAI 建议从 1024x1024 开始，并认为 2K 输出、更多参考图以及简短含糊的提示词超出覆盖范围，质量可能有所波动。

该版本被明确标注为 v0.1，仍在进行中：

• 质量低于 40 步基础模型，随着蒸馏效果提升，仓库将持续更新。
• 5 步适配器是速度更快的那个，其图像质量明显差于 8 步适配器。
• 它不是独立模型：仍然需要 Qwen/Qwen-Image-2.1 基础权重。

来自官方模型卡片的编辑网格图。

ComfyUI 可用性

目前还没有针对这些适配器的官方 ComfyUI 包：它们以 diffusers/PEFT 文件形式发布，rank 为 64，PEFT alpha 为 128，而该 alpha 存储在 safetensors 元数据中，并不在 ComfyUI 的 LoRA 加载器所读取的张量里，因此直接放入会以错误的缩放运行。社区在发布后一天内就填补了这一空缺：

• NidAll/pruna-image-2.1-comfyui-loras 是一个非官方转换版本，为 224 个 LoRA 目标各添加了一个标量 .alpha 张量，使适配器在 LoRA 强度 1.0 时以预期的缩放运行，同时不改动 A、B 权重。它还附带了自有的 5 步与 8 步工作流 JSON。
• 这些工作流只使用原生 ComfyUI 节点：ManualSigmas、SamplerCustom、Euler、CFG 1.0、LoRA 强度 1.0、无负面提示词，以及 1024x1024 的文生图。基础文件来自 Comfy-Org/Qwen-Image-2.1，这意味着对于使用消费级显存的用户来说，int8_convrot transformer 是实际可行的目标。

ComfyUI 自 Day-0 发布 起就原生支持 Qwen-Image 2.1，因此无需额外安装任何东西：一个包含 ManualSigmas 和 SamplerCustom 的最近版本 ComfyUI，即可覆盖这两套随附工作流。

来自模型卡片的编辑示例，使用少步数适配器运行。

2048 分辨率下的文生图，超出 1K 训练覆盖范围，但属于已发布的延迟测量的一部分。

早期测试主要来自 ComfyUI 社区，而不是发布方本身：在 Banodoco 的 #qwen-image 频道中，这些适配器与 Viggle 的 turbo 以及官方 Qwen Acc LoRA 进行了对比，测试者特别指出了 8 步适配器；权重上线后不久，它们也被发布到 r/StableDiffusion 和 X 上。