貞貞のAIレーダー · Qwen Image 2.1 · 2026-11-02 朝刊
今号の 3 件の新バージョン：強く推奨 0 · 推奨 0 · 注目 2 · 収録のみ 1
編集者によるコメント 今号では 3 件の Qwen 2.1 新バージョンをレビューしました。うち2件の AIKSK ワークフローはベースモデルのタグが「Qwen」のみでしたが、名称と使用モデルファイルが 2.1 であることを確認し、収録しました。1位は CafeAVA の汎用ポーズ転送です。2つのマルチ画像編集ワークフローで、1枚のポーズ画像と1〜2枚のキャラクター画像を使い、キャラクターを単独または2人のポーズに配置します。プロンプトの書き方の例は非常に充実していますが、目に見えるサンプルがないため、評価は B のままです。AIKSK の製品合成融合ワークフローは、40 ステップの高品質ルートと 20+6 ステップの高速ルートの2つの経路を明確に記述していたため、C から B に昇格しました。同じ作者の Pose Studio ポーズワークフローはポーズ転送と重複しており、ポーズ LoRA のバージョンも古いため、評価は C のままです。
注目（2）
【B】CafeAVA | Universal Pose Transfer for Qwen Image 2.1 · v1.0
ワークフロー · 新モデル · 作者 omidtj · 公開 11-02 06:35 · ダウンロード 33
2つの Qwen Image 2.1 マルチ画像編集 ComfyUI ワークフロー：1枚のポーズ参考画像（ポーズ図または写真）と1〜2枚のキャラクター画像を与え、キャラクターを単独または2人のポーズに配置します。
評価 B を維持：使い方とプロンプトの書き方は今号で最も充実していますが、目に見えるサンプルがなく、外部のポーズ LoRA とポーズ画像の入手先に依存しています。
画像
推奨理由
- 新モデル（ワークフローであり、新しい重み付けではありません）：MIUProject の VNCCS PoseStudio V2 ポーズ LoRA（強度 1.0）と 2.1 の TextEncodeQwenImage21 マルチ画像エンコーディングノードに依存します。Simple 版は 13 個のノードで一度に生成し、Enhanced 版は 25 個のノードで、アスペクト比とピクセル数の制御、ポーズ画像の縁取り、オプションのアップスケールとシャープ化、元画像/強化画像の比較を追加しています
- 使い方が詳細に記述されています：image1 にポーズ画像、image2 にキャラクター 1、image3 にキャラクター 2 を配置します。プロンプトの冒頭で、どの画像がポーズ内のどの人物に対応するかを明確に記述します。作者は左右、前後、膝の上、小道具付きなどの書き方の例を提供し、椅子やベッドなどの支持物をプロンプトに含めるよう注意を促しています
- デフォルトは 25 ステップ、CFG 1、Euler、simple で、作者はこれが単なる出発点であると述べています。作者によると、ローカルテストでは 2.1 のフル精度版が最もクリーンな画像を生成し、Turbo と INT8 ConvRot も画像を生成できます。無料。33 回のダウンロード（注目度のみを示します）
使い方
- cafeavaUniversalPose_v10.zip（12 KB）を解凍し、Simple または Enhanced の JSON を ComfyUI にドラッグします。2.1 モデル、Qwen3-VL 8B テキストエンコーダー、VAE、VNCCS_QI2_PoseStudioV2.safetensors を準備します。Enhanced 版にはさらに、ResolutionSelector、Comfyroll アップスケール、4x-UltraSharpV2、Lucy Sharpen、DLSS5 強化、rgthree 比較器などのノードが必要です
- 単独モード：キャラクター画像を1枚だけ配置し、プロンプトを1人を記述するように変更します。Enhanced 版では、image3 の読み込みノードと対応するスケーリングノードをバイパスすることで、接続チェックを通過できます
- ポーズ画像は、作者が明記した元サイトから個別に入手する必要があります。同サイトでは転載とパッケージ化が許可されていません
リスクと制限
- 目に見えるサンプルがありません（4 件のセンシティブレベルは非表示です）
- 強化パスはポストプロセッシングであり、作者は質感とアイデンティティがわずかに変化する可能性があると警告しています。動作するかは、ローカルのノードとモデルファイル名に依存します
- ライセンスはクレジット表示を要求し、販売を禁止しています。本項目は実行されていません
- カードの画像は AI で生成されたイメージ図であり、モデルの実際の効果ではありません。作者は公開されたノーマルレベルのサンプルを持っていません
【B】Qwen Image 2.1 Product Composite: 40-Step Quality and Viggle Fast Lanes · v1.0
ワークフロー · 新モデル · 作者 AIKSK · 公開 11-02 01:43 · ダウンロード 11
AIKSK の Qwen Image 2.1 製品合成融合ワークフロー：すでに合成された製品と背景の画像を入力し、まず UltraSharp でアップスケールし、約 4 MP に縮小してから、2.1 で再描画して光と影を一体化します。40 ステップの高品質ルートと 20+6 ステップの Viggle 高速ルートの2つの経路の比較を内蔵しています。
C から B に昇格：EC 製品融合は明確なニーズであり、2つのルートの構成が明確に記述されています。減点対象は、サンプルがなく、作者自身が検証していないことです。
画像
推奨理由
- 新モデル：ベースモデルのタグは「Qwen」のみですが、名称とモデルファイル（qwen_image_2.1_bf16 / int8、Qwen-Image-2.1 viggle turbo LoRA）はすべて 2.1 用であり、2.1 として収録しました。EC 製品画像向けで、切り抜かれた製品と背景を1枚の画像に融合します
- 2つのルートの構成が明確に記述されています：標準ルートは BF16 ベースモデル → C2 LoRA → サンプリング。高速ルートは INT8 ベースモデル → C2 LoRA → サンプリング後に Viggle 6 ステップ LoRA ブランチで追加サンプリングし、2番目の正条件の FluxGuidance は 6 です（サンプリング CFG ではありません）。比較器は2つのルートの出力を比較します
- 無料。目に見えるサンプルがありません（1 件のセンシティブレベルは非表示です）。32 個のノード。11 回のダウンロード（注目度のみを示します）
使い方
- qwenImage21ProductComposite_v10.json（1148 KB）をインポートし、合成済みの画像を自分で準備します（ワークフローは製品と背景を自動的に合成しません）。エンコーダーにリンクされているプロンプト 626 を確認します
- モデル：qwen_image_2.1_bf16 または int8_convrot、qwen3vl_8b_int8_convrot、qwen_image_2.1_vae_bf16、Qwenimag21_c2-st2000 LoRA、Viggle turbo v0.2.1 6 ステップ LoRA、4x-UltraSharpV2
リスクと制限
- 高速ルートは作者によって 20+6 と表記されていますが、追加サンプリング時のノイズとシードの接続は確認されていません。2つのルートはベースモデル、LoRA、ガイダンスが異なり、ステップ数だけの比較ではありません
- 作者は推論と画質の検証を行っていないと宣言しており、カバー画像は検証済みの結果ではありません。ライセンスは商用利用と派生物を禁止しています
- 本項目は実行されていません
- カードの画像は AI で生成されたイメージ図であり、モデルの実際の効果ではありません。作者は公開されたノーマルレベルのサンプルを持っていません
収録のみ（1）
- Qwen Image 2.1 Character Pose Director (VNCCS Pose Studio) · v1.0 — ワークフロー：AIKSK の Qwen Image 2.1 キャラクターポーズワークフロー：VNCCS Pose Studio エディターでポーズを設定して image1 とし、キャラクターの外観参考を image2 として、そのポーズを取ったキャラクター画像を生成します。
データ：Civitai 公開 API（ベースモデル Qwen 2.1）、収録期間 11-01 20:31 → 11-02 10:45（北京時間）。推奨理由は編集者によるレビュー済み。ダウンロード数は注目度のみを示します。