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【closerAI ComfyUI】FireRed-Image-Edit-1.0图像编辑模型的comfyUI部署与实现方案，效果到底如何？
大家好，我是Jimmy。
2月14日FireRed-image-edit-1.0发布：指令式图像编辑的新尝试：小红书开源图像编辑大模型 FireRed-Image-Edit，主打高保真文本与局部控制，现在已经有量化模型及GGUF模型，支持在comfyUI中实现。
在抱脸上搜索就能找到：
这里我使用GGUF的量化模型为例介绍下如何在comfyUI中实现FireRed-image-edit 1.0的使用。
FireRed-Image-Edit-1.0图像编辑模型的GGUF实现方案
1、模型准备
模型下载地址：https://huggingface.co/Arunk25/FireRed-Image-Edit-1.0_comfy_GGUF/tree/main
这里我选择Q4的版本。下载后放置models/diffusion_models目录下。
除了这个模型，如果之前使用过qwen图像模型以及qwen的图像编辑模型的，可直接使用qwen 图像编辑模型的clip与VAE模型。因为FireRed-Image-Edit-1.0
是在qwen系列模型上开发的
clip模型：qwen_2.5_vI_7b_fp8_scaled.safetensors，放置models/clip目录下。
VAE模型：qwen_image_vae.safetensors，放置models/Vae目录下。
2、comfyUI工作流
工作流如上，延用qwenEdit2511的体系的工作流。使用GGUF加载模型，同时接入4步加速LORA。
K采样器设置如下：
体验效果如下：
1）多图编辑
接入两张图：
提示词写：
直接执行：
我尝试qwenEdit2511来进行对比下：
通过对比发现，正如它官方介绍，FireRed-image-Edit遵循提示词指令，并输出高质量图像，特别在换装效果上突出。这是通过简单的输入两张图与提示词就能实现的。 qwenEdit2511的结果呢，输出有图像会模糊，同时将原人物的耳环更换了，人物一致性略有出入
而FireRed-image-Edit的输出图像明显比qwen好，且仅改变了衣物，人物一致性也保持得很好。
2）万物换肤
输入一张人物图与一张图案
提示词：
将图2图案迁移到图1的人物上半身衣服
FireRed-image-Edit输出效果：
以下是qwenEdit2511的效果：
从肉眼可见，明显优于qwenEdit2511，2511出来的效果有些假因为没有光影的，
而FireRed出来的效果符合原图中的光影。
小结：
FireRed-Image-Edit 可以被看作是 Qwen-Image-Edit 系列的“加强版”或“进阶版”。如果你追求的是中文环境下的精准编辑、高质量的文字渲染或者老照片修复，FireRed 是目前更好的选择。Qwen-2511 虽然在部分动作维度上依然强劲，但综合实力已稍逊于 FireRed。
但如果说让我选择目前最优模型，我觉得flux klein目前仍然是在速度与质量上最优解。
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>/ 作者：JimmyMo
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