qwen-image-edit-2509をlow VRAM の PC で どうにか動かしてみる ComfyUI

2025年11月20日2025年12月18日

はじめに

qwen-image-edit-2509を低い 性能の PCで動作させるのを目標にします
UnetLoaderGGUFAdvancedDisTorch2MultiGPUを使うことでvRAMが6gb でも動くように試みます

モデル

📁 ComfyUI ディレクトリ構成（モデル関連）

ComfyUI/
├── models/
│   ├── vae/
│   │   └── qwen_image_vae.safetensors
│   ├── loras/
│   │   └── Qwen-Image-Lightning-4steps-V1.0-bf16.safetensors
│   ├── unet/
│   │   └── Qwen-Image-Edit-2509-Q4_K_M.gguf
│   ├── text_encoders/
│   │   └── Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf
│   │   └── Qwen2.5-VL-7B-Instruct-mmproj-BF16.gguf

🧠 モデル使用ノードと対応ファイル

フロー

🌊 モデルの流れ（ノード接続順）

1. CLIPLoaderGGUFDisTorch2MultiGPU
   └─ Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf（Text Encoder）
       ├─→ TextEncodeQwenImageEditPlus（2つ）
           ├─ image1, image2, image3（LoadImage → ImageScale）
           └─ prompt（テキスト指示）
       └─→ CONDITIONING（ポジティブ／ネガティブ）

2. VAELoader
   └─ qwen_image_vae.safetensors（VAE）
       ├─→ TextEncodeQwenImageEditPlus（画像サイズ調整用）
       ├─→ VAEEncode（画像 → 潜在変換）
       └─→ VAEDecode（潜在 → 画像復元）

3. LoadImage ×3
   └─ 画像を読み込み → ImageScale（512×512に統一）

4. VAEEncode
   └─ 入力画像を潜在空間に変換 → latent_image

5. UnetLoaderGGUFAdvancedDisTorch2MultiGPU
   └─ Qwen-Image-Edit-2509-Q4_K_M.gguf（UNet）

6. LoraLoaderModelOnly
   └─ Qwen-Image-Lightning-4steps-V1.0-bf16.safetensors（LoRA）
       └─ モデルに適用 → ModelSamplingAuraFlow

7. ModelSamplingAuraFlow
   └─ shift=3 → CFGNorm

8. CFGNorm
   └─ strength=1 → KSampler

9. KSampler
   ├─ model（CFG済み）
   ├─ conditioning（TextEncodeから）
   ├─ latent_image（VAEEncodeから）
   └─ steps=4, cfg=1 , sampler=euler → 潜在画像生成

10. VAEDecode
    └─ 潜在画像 → 最終画像

11. SaveImage
    └─ 出力画像保存！

この流れで、画像3枚＋テキスト指示から編集された新しい画像が生成

プロンプト

 image 1 lie on the sofa , and  image 3 Sitting on a chair, and let image 2 lie on the floor.

ワークフロー

画像