阿里Qwen-Image本地部署详细指南

Qwen-Image是阿里通义千问团队开源的20B参数图像生成模型，支持复杂文本渲染（尤其是中文）和图像编辑功能。

核心部署方法

根据您的硬件和需求，选择以下方案：

1. diffsynth-studio方案（最低4G显存，简单高效）
2. ComfyUI方案（原生支持，需8-16G显存）
3. Hugging Face Diffusers方案（适合开发者）

1. diffsynth-studio方案（推荐低显存用户）

• 适用场景：显存≥4G（如RTX 3050），支持Windows/Linux/MacOS。
• 步骤：
  1. 安装依赖：

     bash

     git clone https://github.com/modelscope/diffsynth-studio.git
     cd diffsynth-studio
     pip install -e .
     

  2. 下载模型（自动或手动）：
     • 模型地址：Qwen-Image on ModelScope
  3. 运行推理（示例代码）：

     python

     from diffsynth.pipelines.qwen_image import QwenImagePipeline, ModelConfig
     import torch# 低显存模式（4G显存）
     pipe = QwenImagePipeline.from_pretrained(torch_dtype=torch.bfloat16,device="cuda",model_configs=[ModelConfig(model_id="qwen/qwen-image", origin_file_pattern="transformer/diffusion_pytorch_model*.safetensors", offload_device="cpu"),ModelConfig(model_id="qwen/qwen-image", origin_file_pattern="text_encoder/model*.safetensors", offload_device="cpu"),ModelConfig(model_id="qwen/qwen-image", origin_file_pattern="vae/diffusion_pytorch_model.safetensors", offload_device="cpu"),],tokenizer_config=ModelConfig(model_id="qwen/qwen-image", origin_file_pattern="tokenizer/"),
     )
     pipe.enable_vram_management()  # 启用显存优化# 生成图像
     prompt = "精致肖像，水下少女，蓝裙飘逸，发丝轻扬，光影透澈，气泡环绕。"
     image = pipe(prompt, seed=0, num_inference_steps=40)
     image.save("output.jpg")
     

• 关键参数：
  • num_inference_steps：推理步数（默认40步，质量高但较慢；可减至20步加速）。
  • offload_device="cpu"：将部分模型加载到CPU，显存占用降至4G。
• 效果：生成速度约2-4分钟/图（依赖硬件），支持中英文提示词。

2. ComfyUI方案（原生支持，适合进阶用户）

• 适用场景：显存≥8G（如RTX 3060），需ComfyUI环境。
• 步骤：
  1. 安装ComfyUI：
     • 下载最新便携版：ComfyUI Windows Portable。
  2. 下载模型文件（放置到指定目录）：

     文件	下载地址	存放路径
     qwen_image_fp8_e4m3fn.safetensors	Hugging Face	ComfyUI/models/diffusion_models/
     qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors	Hugging Face	ComfyUI/models/text_encoders/
     qwen_image_vae.safetensors	Hugging Face	ComfyUI/models/vae/

  3. 启动工作流：
     • 运行ComfyUI，选择 Workflow > Browse Templates > Image > Qwen-Image Text to Image。
     • 输入提示词（如中国古风小镇街道，中药铺匾额“回春堂”），点击生成。
• 显存优化：
  • 使用fp8精度模型（16G显存可流畅运行）。
  • 生成速度：4090显卡约1分钟/图，4060显卡约4分钟/图。
• 第三方插件（显存8G可用）：
  • 安装：qwenimage-comfyui。
  • 设置vram_optimization=highram_lowvram降低显存占用。

3. Hugging Face Diffusers方案（开发者友好）

• 适用场景：熟悉Python开发，显存≥16G（如RTX 3080）。
• 步骤：
  1. 安装依赖：

     bash

     pip install torch torchvision accelerate diffusers
     

  2. 运行推理：

     python

     from diffusers import DiffusionPipeline
     import torchpipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("qwen/qwen-image", torch_dtype=torch.float16)
     pipe.to("cuda")
     image = pipe(prompt="中国古典庭院，阳光明媚，高清写实").images[0]
     image.save("output.png")
     

• 注意：
  • 模型下载约20GB，首次运行需较长时间。
  • 显存不足时，降低图像分辨率（如512x512）。

关键注意事项

1. 硬件要求：

   • 最低配置：4G显存（diffsynth-studio方案）。
   • 推荐配置：16G显存+RTX 3080（平衡速度与质量）。
   • 显存不足可使用蒸馏加速模型：Qwen-Image-Distill，速度提升5倍。

2. 模型选择：

   • 基础模型：20B参数，高质量但较慢。
   • 蒸馏模型：速度快，适合实时生成。