一、本地环境配置我这边配置较低如参考请以我的配置为最低配置参考win10Python 3.9硬件配置4GB 显存、8 核 CPU、16G 内存5121024 固态硬盘二、下载 ComfyUI 桌面版注本文推荐此方案该方案较为简便1、下载并安装ComfyUI 桌面版安装包2、按照推荐方案新建comfy实例跳过即可用我们自己安装部署的本地模型等待下载完毕3、进入工作区 安装 GGUF 插件如果此处出现打不开一直卡住的情况请前往英伟达官网搜索本机显卡的最新版驱动下载安装后重启电脑再重试安装ComfyUI-GGUF 插件三、下载 Qwen-Image-2.1-GGUF量化版模型1、下载Qwen-Image-2.1-GGUF量化版模型此处博主使用Q3_K_M版本量化模型显卡比较好的可以选择更好的或者官方原版生图质量会更好2、下载文本编码器注如果配置和博主一样低推荐使用qwen3vl_8b_w4a8.safetensors量化方式权重 4-bit激活值 8-bit压缩过省显存。如果是配置较高推荐选择这两种文本编辑器上面是图生图下面是文生图这里主要是负责把图片或者文本转换成向量化数据给qwen_image_2.1来画图。3、下载VAEVAE负责把qwen_image_2.1生成的图像还原成人类能看懂的PNG图片4、将上述下载内容放到Comfy实例对应的文件夹目录内models/ ├── diffusion_models/ │ └── qwen_image_2.1_Q3_K_M.gguf ← 生图模型 ├── clip/ │ └── qwen3vl_8b_w4a8.safetensors ← 文本编码器 └── vae/ └── qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors ← VAE文件5、下载即用型工作流文生图 Qwen_Image_2.1_GGUF_Text2Image.json文生图工作流参数如下1、cfg全称CFG ScaleClassifier Free Guidance无分类器引导提示词权重【1AI自由发挥4-7平衡8及以上严格贴合提示词】2、steps画多少笔AI 从噪点擦出图片的迭代次数3、sampler用什么笔法画决定每一步怎么从噪点里抠出图像。不同算法风格不同4、scheduler全称Scheduler调度器 / 噪声调度每一步擦多少控制每一步去多少噪点。和 sampler 是搭档。5、seed 随机种子【593103825222985每次画一样的图-1 或设为 random每次随机】6、unet_name主模型画图的画师7、clip_name文本编码器翻译官8、vae_name解码器打印机9、width / height分辨率10、positive_prompt正向提示词告诉AI你想要什么11、negative_prompt反向提示词告诉AI你不想要什么图生图 / 编辑 Qwen_Image_2.1_GGUF_Image2Image_Edit.json四、下载 通义万相2.2-图文生视频模型配置有限未完待续……五、加载工作流 处理生图拖拽下载好的json工作流直接到comfy编辑即可参考https://www.modelscope.cn/models/Abiray/Qwen-Image-2.1-GGUF六、加载工作流 处理生视频配置有限未完待续……