用Qwen-Image生成带标语的广告图，效果惊艳

1. 引言：中文文本渲染的新突破

在AI图像生成领域，中文字体的准确渲染长期面临挑战——字符断裂、笔画错乱、排版失衡等问题频发。2025年8月，阿里通义千问团队开源的Qwen-Image模型彻底改变了这一局面。该模型不仅实现了高保真多语言文本渲染，尤其在中文场景下表现卓越，能够直接输出结构完整、风格统一的中文字样，无需额外后期处理。

本文将围绕Qwen-Image-2512-ComfyUI镜像版本展开，详细介绍如何利用其内置工作流快速生成带有清晰标语的广告级图像。该镜像基于消费级显卡（如4090D单卡）即可部署运行，结合蒸馏模型与LoRA加速技术，大幅降低硬件门槛的同时保持高质量输出。

本实践适用于电商海报设计、品牌宣传图制作、社交媒体内容创作等需要“图文一体”精准控制的场景。

2. 环境准备与模型部署

2.1 快速启动流程

使用Qwen-Image-2512-ComfyUI镜像可实现一键部署，具体步骤如下：

在支持CUDA的GPU服务器上部署该镜像；
进入/root目录，执行1键启动.sh脚本；
返回算力平台管理界面，点击“ComfyUI网页”链接访问前端；
在左侧导航栏选择“内置工作流”，加载预设模板；
修改提示词并运行节点，即可出图。

整个过程无需手动安装依赖或配置环境变量，极大简化了本地部署复杂度。

核心优势：该镜像已集成主模型、text_encoders、VAE及常用LoRA组件，避免用户自行下载和路径配置错误问题。

2.2 模型文件结构说明

为确保自定义部署也能正常运行，以下是关键模型文件的存放路径规范：

组件类型	下载地址	安装路径
主模型	HuggingFace:`Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI`	`ComfyUI/models/diffusion_models`
text_encoders	同上仓库中的`text_encoders`分支	`ComfyUI/models/text_encoders`
VAE	同上仓库中的`vae`分支	`ComfyUI/models/vae/`
LoRA 加速模型	lightx2v/Qwen-Image-Lightning	`ComfyUI/models/loras/`

注意：请确保 ComfyUI 内核更新至最新版本，否则可能出现节点加载失败或采样器不兼容问题。

3. 工作流详解：从提示词到广告图生成

3.1 基础工作流搭建逻辑

Qwen-Image 的工作流设计与 Flux.1 架构高度相似，主要由以下核心模块构成：

模型加载器：加载 Qwen-Image 主模型、CLIP text encoder 和 VAE；
提示词编码器：支持中英文混合输入，自动识别语言并调用对应编码子模块；
采样器节点：推荐使用AuraFlow算法，具备良好的细节保留能力；
KSampler Advanced：控制步数、CFG值、噪声调度策略等参数。

# 示例：基础工作流连接逻辑（伪代码） loaded_model = LoadDiffusionModel("qwen_image_fp8_e4m3fn.safetensors") loaded_clip = LoadTextEncoder("qwen_text_encoder_fp8.safetensors") loaded_vae = LoadVAE("qwen_vae.safetensors") positive_prompt = "一个红色背景的饮料广告，中央有白色大字'畅享夏日冰爽'，字体粗壮有力" negative_prompt = "模糊文字, 字符粘连, 错别字, 排版混乱" encoded_pos = CLIPTextEncode(loaded_clip, positive_prompt) encoded_neg = CLIPTextEncode(loaded_clip, negative_prompt) sampled_latent = KSampler( model=loaded_model, seed=12345, steps=20, cfg=2.5, sampler_name="euler", scheduler="normal", denoise=1.0, latent_image=EmptyLatentImage(1024, 1024) ) decoded_image = VAEDecode(loaded_vae, sampled_latent) SaveImage(decoded_image)

该结构保证了从语义理解到像素生成的端到端一致性。

3.2 官方原生工作流对比分析

comfy-org 提供了三种典型组合方案用于性能与质量权衡测试，结果如下表所示：

使用模型组合	显存占用	首次生成时间	第二次生成时间	推荐步数	CFG值
原版 fp8_e4m3fn	86%	≈94s	≈71s	20	2.5
原版 + lightx2v 8步 LoRA	86%	≈55s	≈34s	8	2.5
蒸馏版 fp8_e4m3fn	86%	≈69s	≈36s	15	1.0

结论： - 若追求极致速度，建议采用“原版+LoRA”组合，在8步内完成高质量出图； - 若希望平衡效率与可控性，蒸馏版模型是理想选择，仅需15步且低CFG值即可稳定输出； - 蒸馏版与LoRA不兼容，不可叠加使用。

4. 实践案例：生成带中文标语的品牌广告图

4.1 场景设定与提示词设计

目标：为一款新上市的绿茶饮品设计社交媒体宣传图，要求包含品牌名称和促销标语。

正向提示词（Positive Prompt）：

a modern green tea drink bottle standing on a wooden table, sunlight from window, fresh leaves around, clean background, bold Chinese text at the top saying '清润一夏', smaller text below saying '限时第二件半价', professional advertising style, high resolution, sharp text edges

负向提示词（Negative Prompt）：

blurry text, broken characters, overlapping words, distorted font, low contrast, watermark, logo artifacts, poor alignment

4.2 参数设置与运行配置

在 ComfyUI 中设置如下参数：

采样方法：euler
采样步数：15（蒸馏版模型）
CFG Scale：1.0
图像尺寸：1024×1024
随机种子：固定为8888

通过调整“位移（shift）”参数可优化文本清晰度： - 当出现模糊或暗角时，适当增加 shift 值（默认为1.0，可尝试1.2~1.5）； - 若需增强细节锐度，则减少 shift 值。

4.3 输出效果评估

实际生成结果显示： - 中文标语“清润一夏”笔画清晰，无断笔或粘连现象； - 字体粗细均匀，具有明显的设计感； - 小字号副标题“限时第二件半价”同样可读性强，排版居中对齐； - 整体视觉符合商业广告标准，可直接用于投放。

技术亮点：Qwen-Image 内置了针对中文字符集的专用Token映射机制，能准确解析汉字结构，并在潜空间中维持语义与形态的一致性。

5. 性能优化与常见问题解决

5.1 提升生成效率的关键技巧

启用LoRA加速
对于原版模型，加载Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors可将步数压缩至8步，速度提升近40%，且不影响标语可读性。
合理设置CFG值
蒸馏版模型建议使用低CFG（1.0~1.5），过高会导致文本过曝或边缘锯齿；
原版模型可在2.0~3.0区间调节以增强创意自由度。
复用潜在空间缓存
在连续生成相似主题图像时，开启 latent cache 功能可显著缩短第二次生成时间。

5.2 常见问题与解决方案

问题现象	可能原因	解决方案
中文显示为方框或乱码	text_encoder未正确加载	检查`text_encoders`文件夹路径与权限
文字边缘模糊	采样步数不足或VAE解码异常	提高步数至15以上，更换VAE模型
标语位置偏移或重叠	提示词语义冲突	明确指定“居中”、“顶部”等空间描述词
生成图像色调偏暗	模型FP精度不匹配	统一使用fp8版本组件，避免bf16混用
LoRA无法生效	模型不兼容	确认蒸馏版不支持LoRA，仅原版可用