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【closerAI ComfyUI】快！nunchaku qwenEdit来了！基于nunchaku qwenEdit的多图融合虚拟换装再优化，提高人与物的一致性！
大家好，我是Jimmy。
nunchaku版本的qwen image Edit终于发布。
https://hf-mirror.com/nunchaku-tech/nunchaku-qwen-image-edit
还带来了融合了4步LORA与8LORA的量化后一体化模型。生图效果在质量上肯定是有差异。大家根据设备情况使用就好。
直接下载模型就行，具体关于nunchakuV1.0的方法可查看：
【closerAI ComfyUI】低显存也能速度飞！快使用双节棍！nunchakuV1正式发布！qwen系列模型快到飞起！冲
在工作流，只需要在Nunchaku Qwen-Image DiT Loader节点中更换模型使用即可。
那此前关于qwen 图像编辑的工作流在不同场景下的应用我们也分享过，我们拿虚拟换装为例：
qwen Edit多图融合也很强！从nano banana虚拟换装表现到qwen Edit图像编辑模型的虚拟换装优化！思路分享！
这个工作流是基于GGUF版本，能一次穿搭所有衣物，同时也能单件衣物上身。
但有个缺点是人物一致性相对弱，要多抽卡，但其实还是有办法提高人物一致性。
以下是基于nunchaku版qwen image Edit优化的closerAI qwenEdit穿搭工作流：
能让模特一次穿搭，保持人物，及衣物高度一致。当然我建议是GGUF质量更好些。但我工作流使用的是nunchaku版本，根据自己设备情况替换模型加载节点接入就行。
工作流主要模块：
1、多图联结：加载三张图，人物参考图，人脸参考图，穿搭图，其中人脸参考图直接在人物参考图截取人脸部分即可。如下图示：
2、自动提示词模块，将联结后的图，用多模态LLM分析，自动形成编辑提示词。
3、双向维度的qwen系统指令：使用我开发的qwen系统指令生成器，输入专门为 模特穿搭写的正反向指令。
过程不需要什么专门训练的LORA加持。直接执行。效果如下：
工作流中，如果设备16G以上，建议换成GGUF版本或FP8等模型来使用。下图是GGUF Q4版本跑的。
因为nunchaku版本虽快，但很多细节丢失。在单图编辑时还是可以的，但真的要迁移一些衣物之类的，会失去很多细节，这是在修改工作流时，使用nunchaku和GGUF版本的qwen Edit模型时台山观察到的。有好有坏吧。
本地算力不够怎么办？
如果本地设备算力不好的小伙伴，推荐使用线上comfyUI来运行体验：runninghub.cn
nano banana多图编辑应用体验地址：
https://www.runninghub.cn/ai-detail/1963192318062989314
注册地址：https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH151
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最后几句：
如果对你有帮助，请一键三连支持下我，感谢
以下是我开发的节点，配合kontext能高效出片：
1、comfyUI kontext 标注助手节点：
http://closerai.douyoubuy.cn/2025/07/01/2089/
2、comfyUI kontext提示词生成器节点：
http://aigc.douyoubuy.cn/2025/06/30/2062/
3、closerAI 图像循环助手节点：
http://aigc.douyoubuy.cn/2025/07/05/2137/
4、closerAI 自由组合节点：
http://aigc.douyoubuy.cn/2025/07/24/2305/
5、closerAI 自动白边处理节点：
http://aigc.douyoubuy.cn/2025/07/28/2357/
6、closerAI NAG_Sampler节点：
http://aigc.douyoubuy.cn/2025/07/28/2354/
7、comfyUI kontext提示词生成器网页应用：
http://aigc.douyoubuy.cn/closerai-flux-kontext/
8、closerAI 图像自由组合在线版
http://aigc.douyoubuy.cn/closerai-imagefree/
以下是qwen-image相关节点：
以下是我开发的节点，配合qwen-image能高效出片：
1、comfyUI qwen-image-edit提示词生成器节点：
http://aigc.douyoubuy.cn/2025/08/20/2615/
2、closerAI可视化中文编辑节点：
http://aigc.douyoubuy.cn/2025/08/11/2545/
以上是closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI closerAI开发的节点以及
closerAI qwen-image-edit单图编辑虚拟试穿工作流介绍，大家可以根据工作流思路进行尝试搭建。
当然，也可以在我们closerAI会员站上获取对应的工作流(查看原文)。
以上，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、在看、转发三连吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我个星标⭐～谢谢你看我的文章，我们，下次再见。
>/ 作者：JimmyMo
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