貞貞のAIレーダー · Qwen Image 2.1 · 2026-11-02 夕刊
今号の 4 個の新バージョン：強く推奨 0 · 推奨 1 · 注目 1 · 収録のみ 2
編集者按語 今号では 4 個の Qwen 2.1 新バージョンをレビューしました。初推薦は Q21 Emote 表情 LoRA です。「make the woman + 感情」というフレーズで指定した表情を生成し、漫画やキャラクターの表情集に活用できます。作者は過学習を認めており、低強度での使用を推奨しています。AIKSK のビジュアルプロンプト再構築ワークフローはパラメータが揃っていますが、RunningHub のオンラインサービスに依存しているため B 評価としました。メカディテール LoRA の Qwen 2.1 版は、作者が複数のベースモデルの中で最も劣ると自己評価しており、Qwen テキストから画像へ、さらに H3 の画像から動画への変換ワークフローの説明はわずか2文しかないため、これらはすべて C 評価に下げました。
推奨（1）
【A】Qwen 2.1 Emote Lora · Q21 Emote - V1
LoRA · 新モデル · 作者 AirbagGuy · 公開 11-02 19:02 · ダウンロード数 42
表情テンプレート LoRA：「make the woman + 感情」のようなシンプルなフレーズを使用することで、Qwen 2.1 に指定した表情（落胆、恥ずかしがり、白眼、ウインク、ah/oh の口型など）を生成させます。作者は漫画制作時にキャラクターの表情を統一するために訓練しました。
A 評価を維持：用途が具体的で、トリガーフレーズや強度の範囲が明確に示されており、実行可能です。無料でありライセンスも寛容です。減点対象は、作者が過学習を認めている点と、公開されているサンプルが少ない点です。
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推奨理由
- 新機能：モデルカードにすべての表情と対応するトリガーフレーズが記載されており、プロンプト内で組み合わせて微調整できます。訓練データの約 3/5 はカートゥーン/アニメ画像で、残りはリアル画像です。作者は両方のスタイルで使用可能と述べています。
- 漫画の絵コンテ、キャラクターの表情集、同一キャラクターの複数感情の対照など、表情の安定した再現が必要なタスクに有用です。
- 無料で、ライセンスは販売や派生を許可しています。本バージョンのダウンロード数は 42 回、いいね数は 5 件です（注目度を示すのみ）。
使い方
- Q21_Emote_Version 1.safetensors を読み込み、プロンプトに「make the woman frustrated / make the woman wink / make the woman say ah」など、カードに記載されているフレーズを記述します。複数の表情を組み合わせることも可能です。
- 作者は通常、強度 .25 ~ .5 で制御可能な表情を作成しています。より誇張されたカートゥーン調にする場合は強度を上げます。1.0 では非常に誇張されます。ステップ数や CFG については作者から提供されていません。
リスクと制限
- 作者は明らかな過学習と初版であることを認めており、一部の表情は効果が悪く、LoRA なしの方が良い場合もあります。リアル画像は高強度では平坦になります。
- 訓練データはほぼすべて女性であり、作者は男性にも使用可能と述べていますがサンプルはありません。公開されているサンプルは 2 枚のみです（6 件のセンシティブレベルは非表示）。本項目は実行されていません。
注目（1）
【B】Qwen Image 2.1 — Visual-Prompt Image Reconstruction · v1.0
ワークフロー · 新モデル · 作者 AIKSK · 公開 11-02 14:35 · ダウンロード数 16
AIKSK の Qwen 2.1「ビジュアルプロンプト再構築」ワークフロー：まずオンラインの大型言語モデルに元画像を見せ記述を生成させ、次に固定の「そのまま維持」指示を組み合わせて、空の潜在空間からより大きな画像を描き直します。ピクセルを保持するアップスケーラーではありません。
B 評価を維持：フローとパラメータは明確に記述され、制限事項も率直に書かれていますが、外部のオンラインサービスに依存しており、目に見える結果がありません。
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推奨理由
- 新ワークフロー：元画像は RunningHub の LLM ノード（gemini-3.1-flash-lite-preview を使用）にのみ送信され、記述を生成します。エンコーダーの潜在空間出力は接続されておらず、サンプラーは EmptyLatentImage から開始するため、「記述に基づく描き直し」となり、構図やディテールは元画像と一致する保証はありません。
- 古い画像や小さい画像を Qwen 2.1 で高解像度版として再生成したいニーズに対応します。作者はカード上で、保持指示がアイデンティティ、テキスト、ロゴ、幾何学的形状の不変性を保証しないことを率直に明記しています。
- パラメータが完備：detail LoRA は約 0.5、25 ステップ、CFG 1、Euler/simple、denoise 1。サイズは面積予算 min(4, sqrt(2048²/(幅×高さ))) に基づいてスケーリングされます。
使い方
- qwenImage21Visual_v10.json をインポートし、qwen_image_2.1_bf16、qwen3vl_8b_fp8_scaled、qwen_image_2.1_vae_bf16、および elusarcas-qwen2-1-detailer-v1 を準備します。ノード 514 に元画像を配置します。
- LLM 記述ノードは RunningHub サービスに依存するため、ローカル環境では事前に設定するか、画像を見て記述を生成する他のノードに置き換える必要があります。その後、付属の元画像/結果比較ノードで確認します。
リスクと制限
- RunningHub のオンライン LLM サービスに依存しており、アカウント、課金、データ条項は各自で確認する必要があります。
- 作者は推論検証を行っていないと述べており、目に見えるサンプルはありません（1 件は非表示）。ライセンスは派生を許可していません。本項目は実行されていません。
- カードの画像は AI 生成の概念図であり、モデルの実際の効果ではありません。作者は公開されている一般レベルのサンプルを持っていません。
収録のみ（2）
- Mecha Engrave · qwen-image2.1-v1 — LoRA：メカディテール強化 LoRA の Qwen 2.1 版：作者は装甲の層の厚み増加、獣首やスパイクなどの装飾強化、発光エネルギー部品の強化が可能と述べています。
- qwen t2i to H3 i2v workflow · v1.0 — ワークフロー：低 VRAM 環境向けにワンクリックで接続されたワークフロー：まず Qwen でテキストから画像を生成し、その画像を H3 に送って画像から動画を作成します。作者は 12G の VRAM を持つ 4070 で使用しています。
データ：Civitai 公開 API（ベースモデル Qwen 2.1）、収録期間 11-02 10:15 → 11-02 21:01（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を示すのみです。