Zhenzhen の AI レーダー · Qwen Image 2.1 · 2026-10-30 夕刊
今号の 2 個の新バージョン：強く推奨 0 · 推奨 1 · 注目すべき 1 · 収録のみ 0
編集者による按語 今号では 2 個の Qwen 2.1 新バージョンをレビューしました。初推しは、8GB の显存（VRAM）で動作する Qwen 2.1 の4ステップ画像生成ワークフローです。Q4 GGUF ベースモデルを使用し、テキストエンコーダを個別に読み込み・アンロードし、4 ステップの lightning LoRA を組み合わせます。作者によれば、ノートパソコンの 8GB カードで 1024x1024 の画像を約 20 秒で生成可能とのこと。これはあくまでワークフローであり、作者は Qwen 2.1 ベースモデルのライセンスが非商用限定であることを注意喚起しています。評価は A を維持します。
推奨（1）
【A】Qwen-Image 2.1 4-Step — 8GB VRAM (1024² を 20秒で) · v1.0
ワークフロー · 新モデル · 作者 tinytensor · 公開日 10-30 17:56 · ダウンロード数 21
Qwen 2.1 を 8GB の显存（VRAM）で、4 ステップにより 1024x1024 の画像を生成するための ComfyUI ワークフローです。Q4 GGUF ベースモデル、個別に読み込まれるテキストエンコーダ、および 4 ステップの lightning LoRA に依存しています。これ自体は新しい重みファイルではありません。
評価 A を維持：説明が明確で再現性があり、低显存ユーザーにとって有用です。ただし、これはワークフローに過ぎず、ベースモデルのライセンスにより商用利用が制限されています。
画像
推奨理由
- 新モデル：显存が 8GB しかない環境で Qwen 2.1 が動作しない問題を解決します。作者は原理を説明しています。9.35GB のテキストエンコーダは 8GB の GPU に収まらないため、CLIPLoader を使用して個別に読み込み、計算後にメモリへアンロードします。さらに Q4 GGUF 重みと 4 ステップの蒸留モデルを組み合わせることで、メモリ内に収まります。
- 作者は、RTX 3070 Ti ノートパソコンの 8GB カードと 32GB のメモリ環境で、初回実行は読み込み込みで 32 秒、その後は1枚あたり約 20 秒かかると報告しています。
- 再現性あり：4つのモデルファイルのファイル名、サイズ、配置ディレクトリ、および主要なサンプリングパラメータがカードに記載されています。よくあるトラブル（ノイズが出る場合は LoRA が接続されていない）についても記載されています。
使い方
- ComfyUI-GGUF をインストールします。qwen-image-2.1-UC-Q4_K_M.gguf（4.6GB）を models/diffusion_models に、qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors（9.35GB）を models/text_encoders に、qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors を models/vae に、qwen-image-2.1-lightning-4step.safetensors を models/loras に配置します。
- qwenImage214Step8GBVRAM_v10.zip をダウンロードしてワークフローをインポートします。サンプリング設定は、ステップ数 4、CFG 1.0、サンプラー euler、スケジューラー simple、denoise 1.0 とします。CFG 1.0 の場合、ネガティブプロンプトは機能しませんが、作者はこれを正常な挙動としています。
リスクと制限
- 作者はカード上で注意喚起しています。Qwen-Image 2.1 ベースモデルは Qwen Research License に基づいて公開されており、研究および非商用利用に限定されます。商用利用には別途 Tongyi からの許可が必要です。Civitai ページでチェックされている商用ライセンスは、このワークフローファイルのみを対象としています。
- 32GB のシステムメモリが必要です。これはワークフロー JSON のみであり、新しい重みファイルではありません。3 枚のサンプル画像がありますが、本レビューでは実行していません。
- カード上で、作者の Gumroad 上の有料ワークフロー集が宣伝されていますが、本レビューではこの無料ワークフローのみを取り上げています。
注目すべき（1）
【B】Q21 - 一貫した垂直角度変更 · v1.0
LoRA · 新モデル · 作者 blo01 · 公開日 10-30 11:27 · ダウンロード数 178
Qwen 2.1 編集用のカメラアングル変更 LoRA です。1枚の画像を入力し、1つの指示で同じシーンを俯瞰または見上げの視点に変更します。作者によれば、人体構造やシーンの一貫性を保つのに役立つとのことです。
評価 B を維持：トリガー文句はそのまま使用でき、用途は明確ですが、目に見えるサンプルがありません。
画像
推奨理由
- 新モデル：画像編集における「同じシーンの垂直角度を変える」というニーズに対応し、再生成を不要にします。トリガー文句は、俯瞰（high angle view）と見上げ（low angle view）の2種類があります。
- 使用方法には強度の範囲が示されており、他のカメラに影響するキーワードを追加することが推奨されています。無料であり、ライセンスでは画像出力、レンタル、および融合物の販売が許可されています。
- 公開後約 10 時間で 178 回のダウンロード、21 件のいいねを獲得しており、今号で最もダウンロードされたバージョンです（これは注目度を示すに過ぎません）。
使い方
- Qwen 2.1 編集ワークフローで qwen2.1-consistent_vertical_angle_change.safetensors（BF16）を読み込み、強度を 0.7–1.0 に設定します。
- 俯瞰の場合は「change <image1> to show scene viewed from top , high angle view」、見上げの場合は「change <image1> to show scene viewed from below , low angle view」と記述します。ステップ数と CFG については作者から指定がありません。
リスクと制限
- 7 個のサンプルはすべてセンシティブレベルで非表示となっており、目に見えるサンプルがないため、角度変化や一貫性の品質を判断できません。
- モデルカードは3行のみで、学習素材や適用可能な画像タイプについては記載されていません。
- カードの画像は AI で生成された概念図であり、モデルの実際の出力結果ではありません。作者から公開されているノーマルレベルのサンプルはありません。
トリガーワード：change <image1> to show scene viewed from top , high angle view、change <image1> to show scene viewed from below , low angle view
データ：Civitai 公開 API（ベースモデル Qwen 2.1）、収録期間 10-30 08:31 → 10-30 21:01（北京時間）。推奨理由は編集者によるレビュー済みです。ダウンロード数は注目度を示すに過ぎません。