首发 Qwen-Image-2.1 本地部署教程：7B小模型比肩闭源，原生透明图+多图编辑 刚刚开源了 Qwen-Image-2.1，视觉生成部分仅 7B 参数

首发 Qwen-Image-2.1 本地部署教程：7B小模型比肩闭源，原生透明图+多图编辑

刚刚开源了 Qwen-Image-2.1，视觉生成部分仅 7B 参数，却在官方评测中拿下 60.28 总分，登顶开源模型第一，超过了闭源的 Nano Banana 2.0（59.82）和 GPT Image 1.5（59.65）。这意味着你可以在自己的电脑上跑出接近顶级闭源模型的出图效果。

更关键的是，这个模型6GB 显存就能跑，对普通用户极其友好。今天这篇教程就带大家在 ComfyUI 上把它跑起来。

一、Qwen-Image-2.1 能做什么？

统一文生图与图像编辑：一个模型同时搞定“从文字生成图片”和“编辑已有图片”，不用切换工具。

原生透明图生成：模型根据提示词自动判断输出普通图还是带 Alpha 通道的透明图。给一张真实照片，它能直接提取主体输出透明图层，绕过传统抠图的边缘痛点。

最多 10 张参考图编辑：可以同时输入多张图片进行组合编辑，比如把 6 张人像合成一张合照，或者用模特+衣服+鞋子的图片生成完整穿搭方案。

原生 2K 输出：支持 2048×2048 直出，不是后期放大的“伪 2K”。

二、下载资源

整合包：夸克网盘分享

资源包含：工作流 JSON 文件、三个必需模型、节点文件。如果不想手动安装节点，作者还提供了一个原生工作流 JSON，拖进 ComfyUI 直接加载。

三、准备工作

如果你还没用过 ComfyUI，先做两件事：

已经用过 ComfyUI 的，把 ComfyUI 更新到最新开发版即可。更新教程和加速工具（Steam++、Git 安装包）都在网盘里。

四、模型下载与放置

网盘里画出的三个模型是必须下载的：

下载后放入对应文件夹即可。

五、节点安装（可跳过）

网盘提供了三个节点文件夹，下载后整个文件夹放入 ComfyUI/custom_nodes/，然后安装依赖。

如果觉得麻烦，直接用网盘里的原生工作流 JSON——拖进 ComfyUI 就能用，不需要额外装节点。

六、使用教程

文生图模式

打开工作流，关闭编辑开关，输入提示词，设置图片数量和分辨率。

Qwen-Image-2.1 的分辨率必须是 16 的倍数。作者提供了参考表格，按需选择即可。

点击运行，等待出图。7B 模型虽然要跑满 40 步，但每步速度很快，整体耗时可以接受。

单图编辑模式

打开编辑开关，上传需要编辑的图片，输入编辑指令。

比如：“把这张图片下面的两行文字去掉”。

想让输出比例和原图一致：按住 Shift 键，拖动分辨率节点的连线到原图的宽高输入上，再运行即可。

多图编辑模式

工作流有上下两个开关，开下面的，关上面的。

Qwen-Image-2.1 最多支持 10 张参考图，按需打开对应的图片输入开关。

工作流内置了图片缩放节点，把长边缩到 1536，防止爆显存。即使原图是 6000×3000 也能压到安全范围。

提示词里用“图一”“图二”“图三”来引用对应图片。分辨率可以连到“图一”的宽高，让输出比例跟参考图一致。

七、注意事项

6G 显存可跑：社区实测 12G 显卡可以轻松运行非量化版本。官方没有公布最低显存数字，但通过量化（Int8/W4A8）和 CPU offload，6G 也能启动。

Alpha 透明图：模型已支持，但当前工作流还未接入，后续会更新。

商用需授权：权重采用 Qwen Research License，未经单独授权不得商用，个人学习和研究可以自由使用。

总结

Qwen-Image-2.1 用 7B 的小体积做到了接近闭源顶级模型的出图质量，原生透明图和多图编辑能力让它具备了很强的实用性。6G 显存的门槛让大多数用户都能在自己的电脑上体验。整合包和工作流已经准备好，按教程操作即可快速上手。