本文将教你使用 Qwen-Image-Edit-Plus 系列的 NSFW 微调模型。模型实现了自动获取原图尺寸、超分辨率放大以及图生图编辑的一体化流程。

准备工作与环境

在开始之前，请确保你的 ComfyUI 已经更新到较新的版本，并且拥有以下核心组件：

1. 模型文件：Qwen-Rapid-AIO-NSFW-v5.2.safetensors（放置在 ComfyUI/models/checkpoints/ 目录下）。 https://huggingface.co/Phr00t/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO/tree/main/v5?not-for-all-audiences=true

2. 放大模型：2xNomosUni_compact_multijpg.safetensors（放置在 ComfyUI/models/upscale_models/ 目录下）。 https://huggingface.co/Phips/2xNomosUni_compact_multijpg/tree/main

节点展示

素材加载

工作流的起点是 LoadImage（加载图像） 节点。

• 数据流向：图片加载后，会直接传递给下一个环节。同时，该节点输出的图像信息也会作为后续获取尺寸的基准。

第二阶段：预处理与放大

为了让低分辨率的图片在重绘后能保持细节，工作流引入了一个放大步骤。

1. UpscaleModelLoader（放大模型加载器）：这里加载了 2xNomosUni... 模型。它的作用是告诉系统使用哪种算法进行像素扩充。
2. ImageUpscaleWithModel（使用模型放大图像）：这是实际执行放大的节点。它接收来自 LoadImage 的图片和来自 UpscaleModelLoader 的算法模型。

• 注：经过这一步，图片的分辨率已经翻倍。

第三阶段：核心编码

这是整个工作流的大脑，负责将图片和文字转化为 AI 能理解的“条件”。

1. GetImageSize（获取图像大小）：这是一个非常实用的节点。它自动读取经过放大后的图片尺寸（宽、高、批次），并将这些数据直接输送给 EmptyLatentImage（空白潜空间图像）。
   • 好处：你不需要手动去算图片尺寸，也不用在 KSampler 里反复调整数值，改原图即可自动适配。
2. CheckpointLoaderSimple（模型加载）：加载了 Qwen-Rapid-AIO-NSFW-v5.2 大模型。它同时输出了 MODEL（主模型）、CLIP（文本编码器）和 VAE（变分自编码器）。这三个输出分别供给后续的不同节点使用。
3. TextEncodeQwenImageEditPlus（文本编码）：
   • 正面提示词：连接了 CLIP、VAE 以及经过放大的 Image。这里的 Prompt 描述了你要做什么（例如：保留五官、去除衣物、真实皮肤质感等）。
   • 负面提示词：同样连接了 CLIP 和 VAE。这里填写你不希望出现的内容（例如：低画质、手指缺失、塑料感、多余的UI文字等）。

第四阶段：采样与解码

这是生成图像的最后一个环节，负责把潜空间的数据变成可视化的图片。

1. KSampler（采样器）：
   • 输入：接收来自 Checkpoint 的主模型、来自正面编码的条件、来自负面编码的条件，以及来自 EmptyLatentImage 的潜空间画布。
   • 参数设置：工作流预设了 Seed（随机种子）、Steps（步数 4）、CFG（1.1）、Sampler（lcm）等参数。这些参数是针对该 NSFW 模型的推荐配置，通常不需要改动。
2. VAEDecode（VAE解码）：KSampler 产出的仍然是“潜空间图像”，必须经过 VAE 解码才能变成普通的 RGB 图片。
3. PreviewImage（预览图像）：最终的成品会在这里显示出来。你可以右键保存，或者在输出目录中找到它。

三、 使用与修改

1. 替换图片：双击 LoadImage 节点，选择新图片即可。由于使用了 GetImageSize 节点，分辨率会自动适配，无需手动修改 EmptyLatentImage。
2. 修改提示词：在 正面提示词 节点中，修改 widgets_values 里的文本内容。建议保留“保留人物五官结构与发型”这类控制语，后面接具体的动作或状态描述。