开发者分享 ComfyUI + Qwen-Image 2.1 本地部署教程
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开发者分享 ComfyUI + Qwen-Image 2.1 本地部署教程
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AI 综述
博客园作者“寻找无名的特质”发布教程，介绍在 Windows WSL 环境中从零部署 ComfyUI 常驻推理服务，并加载 Qwen-Image 2.1 的 GGUF 量化模型，用于开发图片生成应用。 教程涵盖 Python 虚拟环境搭建、torch 与 CUDA 版本匹配、ComfyUI-GGUF 节点安装、模型下载及 extra_model_paths.yaml 路径映射等步骤。 作者称该方案需 NVIDIA 显卡，6GB 显存搭配 --lowvram 参数可运行但速度较慢，12GB 以上体验良好；磁盘占用约 20GB，其中模型约 14.6GB；安装需 Python 3.10+，模型通过 huggingface_hub 下载（支持断点续传，国内网络可用镜像）。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月2日 17:35
基于 ComfyUI 开发图片生成应用（一）：WSL 环境准备与 Qwen-Image 2.1 部署报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- 博客园基于 ComfyUI 开发图片生成应用（一）：WSL 环境准备与 Qwen-Image 2.1 部署
作者在 Windows WSL 环境从零部署 ComfyUI 常驻推理服务，搭配 Qwen-Image 2.1 的 GGUF 量化模型，涵盖 Python 虚拟环境、torch 与 CUDA 版本匹配、ComfyUI-GGUF 节点安装、模型下载与 extra_model_paths.yaml 路径映射。
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