Radar IA de Zhenzhen · Qwen Image 2.1 · 2026-11-03 Bulletin du matin
Cette édition couvre 4 nouvelles versions : fortement recommandé 0 · recommandé 2 · à suivre 1 · mentionné uniquement 1
Note de l'éditeur Examen de 4 nouvelles versions de Qwen 2.1 pour cette édition. Recommandation principale : la version Regular du flux de travail d'édition multi-images d'AusBoss : changer les vêtements, la coiffure ou le décor de l'image 1 en utilisant d'autres images, en indiquant les éléments à récupérer dans les cadres au-dessus de chaque image de référence, ce qui complète l'offre pour les utilisateurs ne disposant pas du modèle de base Turbo. Le LoRA de correction des bords transparents a un usage précis, avec des paramètres d'intensité et des prompts complets, classé A ; FrameLoom intègre la conversation LLM, la répartition des images de référence et la génération d'images dans un seul flux de travail, riche en fonctionnalités mais dépendant d'OpenRouter ou d'un LLM local, classé B ; l'auteur de la version Qwen de Claude-chan n'a pas fourni de notes de mise à jour, classé C.
Recommandations (2)
【A】Qwen Image 2.1 Multi-Image Edit | Regular + Turbo · v1.2 Regular
Flux de travail · Mise à jour de version · Auteur AusBoss · Publié le 11-03 08:19 · Téléchargements 15
Version du modèle standard pour le flux de travail d'édition multi-références : changer les vêtements de la personne dans l'image 1 en utilisant jusqu'à cinq autres images, avec possibilité de récupérer également la coiffure, le lieu ou l'éclairage ; cette version utilise le modèle de base Qwen Image 2.1 standard, destinée aux utilisateurs ne disposant pas du modèle de base Turbo.
Classé A (recommandation principale) : l'usage, les paramètres, les versions de dépendances et les étapes d'opération sont clairement décrits ; les points négatifs résident dans la dépendance aux nœuds propriétaires de l'auteur et le manque d'exemples pour la version Regular.
Illustrations
Raisons de la recommandation
- Mise à jour de version : le même flux de travail ne fonctionnait auparavant qu'avec le modèle de base Turbo officiel (8 étapes), cette version utilise le modèle de base standard en 25 étapes, et ajoute un interrupteur Fast (LoRA Viggle Turbo + 8 étapes) ; l'auteur indique que l'édition de deux images de 2 mégapixels prend environ 25 secondes sur une RTX 5090, et environ 8 secondes avec l'option Fast activée
- Sert à l'édition multi-références comme le changement de vêtements, la récupération de coiffures ou le changement d'arrière-plan ; Auto prompt propose trois modes (clothes / normal / off), où Qwen analyse l'image pour écrire automatiquement des instructions complètes, sans nécessiter de téléchargement de modèle supplémentaire
- La documentation est suffisamment claire pour être suivie : indiquez les éléments à récupérer (comme « jacket » ou « red shorts ») dans les cadres au-dessus de chaque image, l'auteur fournit des solutions pour les échecs courants ; la page du modèle totalise 2639 téléchargements et 104 likes (indiquant uniquement le niveau d'attention)
Comment l'utiliser
- Nécessite ComfyUI 0.38 ou supérieur, et AusBoss nodes 2.15.0 ou supérieur (mettez à jour via ComfyUI-Manager puis redémarrez) ; l'option Fast nécessite le LoRA Viggle Turbo (lien dans les commentaires du flux de travail)
- Placez l'image à modifier dans l'emplacement image 1, les images de référence à partir de l'emplacement image 2 en activant les interrupteurs individuellement, écrivez les éléments à récupérer dans les cadres au-dessus de chaque image puis lancez ; pour les éditions autres que le changement de vêtements, passez Auto prompt sur normal
- Les utilisateurs disposant du modèle de base Turbo doivent choisir v1.2 (version Turbo) sur la même page, les flux de travail étant identiques
Risques et limitations
- La liste des modèles sur la page du modèle correspond à la version Turbo, la version Regular nécessite de consulter les liens dans les commentaires du flux de travail
- Cette version ne contient que 1 exemples vidéo visibles, avec 1 autres cachés ; dépendance aux paquets de nœuds et LoRA de l'auteur ; cette entrée n'a pas été testée
【A】Q2.1 Fix Contour LoRA (Transparency) · v1.0
LoRA · Nouveau modèle · Auteur CogDiffusion · Publié le 11-03 05:27 · Téléchargements 43
LoRA d'édition pour corriger les bords des sujets sur fond transparent : lors de l'édition d'images avec contours transparents, Qwen 2.1 génère souvent des effets d'escalier et des distorsions, ce LoRA lisse les contours avec une simple instruction, aidant également au détourage.
Idéal comme dernière étape d'un flux de travail d'édition d'images transparentes pour affiner les bords, permettant une comparaison avec la même graine par rapport aux résultats sans LoRA.
Illustrations
Raisons de la recommandation
- Nouvelle capacité : entraîné par l'auteur en utilisant le support d'entraînement RGBA transparent de FizGig, ciblant les problèmes de bords dentelés et de distorsion lors de l'édition d'images transparentes avec Qwen 2.1
- Sert aux éditions nécessitant des bords transparents nets comme les autocollants, le détourage e-commerce ou les ressources de jeux ; l'auteur affirme que, lors de comparaisons avec la même graine, la suppression de l'arrière-plan est plus fidèle à l'image originale qu'avec un LoRA absent
- L'auteur a documenté la composition de l'ensemble de données d'entraînement (photos, peintures, rendus 3D, un groupe avec fond uni et un groupe avec mauvais contours) et les paramètres d'entraînement, gratuit
Comment l'utiliser
- Intensité 1.0 ; en dessous de 1.0, l'effet s'affaiblit, au-dessus de 1.0, des défauts supplémentaires apparaissent
- Prompt : « Fix the subject’s contour in areas that need fixing. Preserve well defined areas. » (la description d'entraînement est « Fix the subject’s contour. ») ; pour la suppression de l'arrière-plan, utilisez « Remove the background. »
- Le nombre d'étapes et le CFG ne sont pas fournis par l'auteur
Risques et limitations
- L'auteur admet l'imperfection : Qwen 2.1 a tendance à éclaircir les contours, ce que ce LoRA ne résout pas ; l'auteur reconnaît également que Qwen 2.1 gère déjà bien les images transparentes seul
- Seulement 1 exemples visibles (5 cachés), un seul point de contrôle à l'époque 10 ; cette entrée n'a pas été testée
À suivre (1)
【B】FrameLoom - Qwen-Image-2.1 // Cloud & Local LLMs Inside ComfyUI · v1.0
Flux de travail · Nouveau modèle · Auteur BeastModeOn · Publié le 11-03 07:50 · Téléchargements 11
Intègre la conversation LLM, la répartition des images de référence et la génération d'images Qwen Image 2.1 dans un seul espace de travail ComfyUI : discutez d'abord de la composition avec l'assistant, assignez un rôle à chaque image de référence, puis générez après confirmation du prompt.
Classé B : fonctionnalités complètes et documentation détaillée, mais dépendance aux services LLM et à plusieurs composants optionnels, sans exemples de flux de travail finis pour comparaison.
Illustrations
Raisons de la recommandation
- Nouvel outil : intègre 14 types de tâches d'image (nouvelle image, modification, mise en page de texte, images transparentes et suppression de fond, inpainting/outpainting, références d'identité/vêtements/pose/style, etc.), l'assistant appliquant des instructions système différentes selon la tâche sélectionnée
- Sert à la composition multi-références, aux modifications itératives et à la définition de personnages nécessitant plusieurs tours de discussion ; la conversation et la génération sont séparées, générer une nouvelle image ne rappelle pas le LLM
- Peut se connecter à OpenRouter cloud, ou à LM Studio et Ollama en local ; propose également des branches pour le commutateur LLM / MANUEL, la liaison des prompts positifs/négatifs, une bibliothèque LoRA, Union ControlNet optionnel, échantillonnage secondaire, correction faciale et mise à l'échelle
Comment l'utiliser
- Téléchargez le zip et importez-le dans ComfyUI ; l'auteur recommande d'utiliser des modèles plus grands sur OpenRouter (créez un compte pour générer une clé API, choisissez un modèle gratuit ou entrez openrouter/free dans le champ model), ou connectez un LLM local
- Dans Parameters, sélectionnez d'abord la tâche puis envoyez le message ; l'analyse d'image nécessite un LLM compatible vision et l'activation de Send images ; avec CFG 1, le prompt négatif n'a pas d'effet, le mode négatif avec LoRA Turbo et CFG 1.1 est décrit comme expérimental par l'auteur
- Les branches optionnelles (ControlNet, GGUF, amélioration de prompt locale, etc.) nécessitent chacune leurs poids et nœuds correspondants, désactivés par défaut dans les exemples publics
Risques et limitations
- Dépendance aux services LLM externes ou locaux, l'expérience dépend du modèle choisi et de la VRAM ; la clé API est stockée dans le stockage du navigateur
- Seulement 3 exemples visibles (1 cachés), pas de liste des nœuds personnalisés requis ; le sélecteur de dossiers natif ne prend actuellement en charge que Linux (Zenity)
- Lancé il y a environ 1 heures, cette version a 11 téléchargements ; cette entrée n'a pas été testée
Mentionné uniquement (1)
- Claude-chan-Claude chan · Qwen2.1-Jeune Claude-chan — LoRA : version Qwen 2.1 du LoRA du personnage anthropomorphe de Claude « Jeune Claude-chan », entraîné sur des images modifiées par GPT Image, partageant la même page de modèle que la version Q.
Données : API publique Civitai (modèle de base Qwen 2.1), fenêtre de collecte du 11-02 20:31 au 11-03 09:01 (heure de Pékin). Les raisons de recommandation ont été vérifiées par l'éditeur ; le nombre de téléchargements indique uniquement le niveau d'attention.