Qwen-Image-Layered本地部署教程，5分钟快速跑通

你是否希望快速体验 Qwen-Image-Layered 的图像图层分解能力？是否在寻找一个清晰、简洁、可落地的本地部署方案？本文将手把手带你完成 Qwen-Image-Layered 镜像的本地部署全过程，仅需 5 分钟即可启动服务并开始推理。无论你是 AI 研究者、开发者还是图像处理爱好者，都能通过本教程快速上手这一支持高保真编辑的先进图像模型。

1. 准备工作与环境要求

在开始部署之前，确保你的运行环境满足基本要求。Qwen-Image-Layered 基于 ComfyUI 构建，依赖 Python 及相关深度学习框架，建议在具备 GPU 支持的环境中运行以获得最佳性能。

1.1 系统与硬件要求

操作系统：Linux（Ubuntu 20.04/22.04 推荐），macOS 或 Windows（WSL2）也可支持
GPU：NVIDIA 显卡（推荐 RTX 30xx / 40xx 系列，显存 ≥ 8GB）
CUDA 版本：11.8 或 12.x
Python 版本：3.10 或 3.11
磁盘空间：至少 15GB 可用空间（用于镜像拉取和缓存）

1.2 软件依赖项

Docker（或 Docker Desktop for Windows/macOS）
NVIDIA Container Toolkit（如使用 GPU 加速）
Git（用于克隆项目或验证路径）

提示：如果你尚未配置 GPU 支持，请先安装nvidia-docker2并重启 Docker 服务：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2 sudo systemctl restart docker

2. 拉取并运行 Qwen-Image-Layered 镜像

Qwen-Image-Layered 已封装为预配置镜像，集成 ComfyUI 和所有必要依赖，极大简化了部署流程。

2.1 拉取镜像

执行以下命令从镜像仓库拉取最新版本：

docker pull your-mirror-registry/qwen-image-layered:latest

注：请替换your-mirror-registry为实际可用的镜像源地址（如 CSDN 星图镜像广场提供的地址）。

2.2 启动容器

使用如下命令启动容器，并映射端口以便访问 Web UI：

docker run -itd \ --gpus all \ -p 8080:8080 \ --name qwen-image-layered \ -v ./comfyui-data:/root/ComfyUI \ your-mirror-registry/qwen-image-layered:latest

参数说明：

--gpus all：启用所有可用 GPU
-p 8080:8080：将容器内 8080 端口映射到主机
-v ./comfyui-data:/root/ComfyUI：挂载本地目录以持久化工作数据
--name qwen-image-layered：指定容器名称便于管理

2.3 进入容器并启动服务

进入正在运行的容器：

docker exec -it qwen-image-layered bash

切换至 ComfyUI 目录并启动主服务：

cd /root/ComfyUI/ python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8080

服务成功启动后，你将在终端看到类似输出：

Startup complete, running on: http://0.0.0.0:8080

此时可通过浏览器访问http://<你的IP>:8080查看 ComfyUI 界面。

3. 功能验证与图层分解测试

Qwen-Image-Layered 的核心能力是将输入图像自动分解为多个 RGBA 图层，每个图层包含独立的视觉元素，支持后续单独编辑。

3.1 准备测试图像

将一张 PNG 或 JPG 格式的图像上传至容器内的/root/ComfyUI/input/目录，例如命名为test.png。

# 在宿主机执行（若已挂载卷） cp your_test_image.png ./comfyui-data/input/test.png

3.2 构建推理流程

在 ComfyUI 界面中，构建如下节点流程：

Load Image：加载test.png
Qwen-Image-Layered Decode：调用图层解码节点（需确认插件已注册）
Preview Layers：连接多个 Preview Image 节点查看各图层输出

若未找到专用节点，请检查/root/ComfyUI/custom_nodes/是否包含qwen-image-layered-node插件。如缺失，可通过 Git 克隆安装：
cd /root/ComfyUI/custom_nodes git clone https://github.com/example/qwen-image-layered-node.git
然后重启 ComfyUI。

3.3 执行图层分解

点击“Queue Prompt”提交任务，等待几秒后，界面将显示多个输出图层。每个图层对应图像中的不同语义区域（如文字、背景、前景对象等），且带有透明通道（Alpha 通道），可直接用于后期合成或编辑。

示例输出结构

output/ ├── layer_001.png # 背景层 ├── layer_002.png # 文字层 ├── layer_003.png # 图标层 └── composite.png # 重新合成后的完整图像

4. 高级用法与优化建议

掌握基础部署后，可通过以下方式进一步提升使用效率和灵活性。

4.1 自定义模型路径与缓存管理

默认情况下，模型权重存储在镜像内部。为便于更新和节省空间，建议将模型目录外挂：

-v ./models:/root/.cache/modelscope/hub

这样可以在宿主机统一管理模型文件，避免重复下载。

4.2 批量处理脚本示例（Python）

编写简单脚本批量提交图层分解任务：

import requests import json def submit_layer_task(image_path): with open(image_path, 'rb') as f: files = {'image': f} response = requests.post('http://localhost:8080/upload/image', files=files) data = { "client_id": "qwen_batch_client", "prompt": { "3": { "inputs": {"image": "test.png"}, "class_type": "LoadImage" }, "4": { "inputs": {"images": ["3"]}, "class_type": "QwenLayerDecoder" } } } resp = requests.post('http://localhost:8080/prompt', json=data) return resp.json() # 使用示例 result = submit_layer_task("./input/test.png") print("Task submitted:", result)