qwen3-VL-视觉分析模型

本地推理必备。安装节点，安装依赖，模型让它自动下载。

🛠️ ComfyUI-QwenVL GGUF 专项安装手册

ComfyUI-QwenVL https://github.com/1038lab/ComfyUI-QwenVL项目的 GGUF 版支持是通过 llama-cpp-python 后端实现的。相比原生的 Transformers 版本，GGUF 版本通常更节省内存（VRAM），适合配置较低的显卡。

GGUF 版本的详细安装与使用指南：

使用 GGUF 节点前，必须确保你的环境支持视觉推理。请按以下步骤操作：

1. 核心依赖：安装视觉版 llama-cpp-python

官方的 llama-cpp-python 不支持 Qwen 的视觉逻辑，必须使用包含 Qwen3VLChatHandler 的特殊版本。

• 第一步：关闭 ComfyUI（特别是 Windows 便携版，必须完全退出）。
• 第二步：确定 Python 路径
  • Windows 便携版：路径通常为 ComfyUI\python_embeded\python.exe。
  • 虚拟环境 (Venv/Conda)：请激活环境后使用 python。
• 第三步：下载并安装 Wheel 文件
  前往 JamePeng/llama-cpp-python/releases 下载符合你系统条件的 .whl 文件：
  • Python 版本：匹配 cp310, cp311 或 cp312。
  • 硬件支持：显存充足选 CUDA (cuXXX)，否则选 CPU。
• 第四步：强制安装
  使用以下命令安装（将路径替换为你实际下载的文件路径）：# Windows 便携版示例 .\python_embeded\python.exe -m pip install --upgrade --force-reinstall C:\path\to\llama_cpp_python-xxx.whl

2. 环境验证

安装完成后，必须运行以下代码检查视觉处理器是否可用：

python -c "from llama_cpp.llama_chat_format import Qwen3VLChatHandler, Qwen25VLChatHandler; print('Handlers OK')"

注意：如果报错，说明安装的 Wheel 版本不对或安装到了错误的 Python 环境中。

3. 常见冲突修复 (Windows 必备)

安装新库可能会导致 numpy 等基础库版本冲突，若 ComfyUI 启动报错，请执行：

• 修复 OpenCV 冲突（解决 numpy 版本过高问题）：
  python -m pip install --upgrade "numpy<2.3"
• 修复 Pillow 冲突：
  python -m pip install --upgrade "pillow<12"

📂 GGUF 模型配置指南

GGUF 节点需要两个文件配合使用，请手动放置：

💡 提示：如果你的目录结构不同，可以在插件根目录的 gguf_models.json 文件中修改 gguf_model_path 指向你的模型夹。

🧭 GGUF 节点使用流程

1. 添加节点：在 ComfyUI 搜索 QwenVL (GGUF) 或 QwenVL (GGUF Advanced)。
2. 加载模型：在节点中选择已下载的模型。
3. 连接图像：将 IMAGE 输入连接到视觉节点。
4. 显存调优 (Advanced 节点)：
   • n_gpu_layers：将尽可能多的层数加载到 GPU（设为 -1 为全部加载）。
   • context_length：根据任务调节，描述长视频时需增加此值。

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