用Qwen-Image-2512做了个品牌宣传图，全过程分享
1. 引言
在AI图像生成领域，中文文本的精准渲染一直是一个技术难点。尽管Stable Diffusion等模型推动了文生图技术的发展，但在处理中文时常常出现乱码、字体失真等问题，严重影响了实际应用效果。直到阿里千问团队开源Qwen-Image系列模型，这一局面才被真正打破。
本次我使用的是基于ComfyUI集成的镜像版本：Qwen-Image-2512-ComfyUI，这是目前官方推出的高分辨率支持版本（2512×2512），不仅具备强大的中文理解与书写能力，还能实现高质量图像生成和智能编辑功能。本文将完整记录我如何利用该镜像制作一张融合品牌元素的宣传图，涵盖部署、配置、提示词设计到最终出图的全流程，适合希望快速上手并应用于实际场景的技术人员参考。
2. 镜像环境准备与部署
2.1 镜像简介
- 镜像名称：
Qwen-Image-2512-ComfyUI - 核心模型：阿里千问团队发布的 Qwen-Image 2512 分辨率优化版
- 运行框架：ComfyUI 可视化节点式界面
- 硬件要求：NVIDIA GPU（推荐4090D及以上单卡即可运行）
该镜像是为简化 Qwen-Image 模型部署而定制的一体化解决方案，预装了必要的依赖库、模型文件路径结构以及内置工作流，极大降低了本地部署门槛。
2.2 快速部署步骤
根据镜像文档说明，整个部署过程非常简洁：
- 在支持GPU的算力平台上创建实例并加载
Qwen-Image-2512-ComfyUI镜像； - 登录后进入
/root目录，执行一键启动脚本：bash "1键启动.sh" - 启动完成后，在控制台获取 ComfyUI 的访问地址；
- 点击平台提供的“ComfyUI网页”链接，打开可视化操作界面；
- 在左侧导航栏选择「内置工作流」，系统已预置 Qwen-Image 标准工作流；
- 调整提示词后点击队列运行，即可开始生成图像。
整个流程无需手动下载模型或配置环境变量，非常适合非专业开发者快速验证创意。
3. 工作流解析与关键组件说明
3.1 内置工作流结构分析
加载内置工作流后，可以看到一个由多个节点组成的图形化流程，主要包括以下几个核心模块：
- Load Checkpoint：加载 Qwen-Image 主模型（如
qwen_image_vit_q_2512.safetensors） - CLIP Text Encode (Prompt)：对正向提示词进行编码
- CLIP Text Encode (Negative Prompt)：处理负向提示词
- KSampler：采样器设置（默认使用 Euler a，步数20，CFG scale=7）
- VAE Decode：将潜空间表示解码为可视图像
- Save Image：保存输出结果
此外，还包含专门用于中文文本渲染的T5XXL Encoder和视觉编码器集成模块，确保文字语义与图像内容高度对齐。
3.2 模型文件组成说明
虽然镜像已预置完整模型，但了解其构成有助于后续自定义扩展：
| 组件类型 | 文件名示例 | 存放路径 |
|---|---|---|
| 主扩散模型 | qwen_image_vit_q_2512.safetensors | models/checkpoints/ |
| CLIP 编码器 | clip_g.safetensors | models/clip/ |
| T5 文本编码器 | t5xxl_fp16.safetensors | models/text_encoders/ |
| VAE 解码器 | vae_qwen_2512.pt | models/vae/ |
这些组件协同工作，使得模型不仅能理解复杂语义，还能在图像中准确绘制中文字符，避免传统方法中的乱码问题。
4. 品牌宣传图生成实践
4.1 创意构思与提示词设计
本次目标是生成一张具有品牌识别度的宣传图，主题设定为：“科技感古风街道中的品牌展示”，融合以下元素：
- 主角人物手持写有品牌名的卡片
- 街道两侧店铺悬挂带有产品名称的招牌
- 整体风格偏向宫崎骏动画质感
- 中文标识清晰可读，无变形或错乱
基于此，编写如下提示词：
宫崎骏的动漫风格。平视角拍摄，阳光下的古街热闹非凡。一个穿着青衫、手里拿着写着“阿里云”卡片的逍遥派弟子站在中间。旁边两个小孩惊讶地看着他。左边有一家店铺挂着“云存储”的牌子，里面摆放着发光的服务器机箱，门口两个侍卫守护着。右边有两家店铺，其中一家挂着“云计算”的牌子，一个穿着旗袍的美丽女子正看着里面闪闪发光的电脑屏幕；另一家店铺挂着“云模型”的牌子，门口放着一个大酒缸，上面写着“千问”，一位老板娘正在往里面倒发光的代码溶液。该提示词特点：
- 使用具体场景描述增强画面细节
- 明确指出中文文本内容及其位置
- 强调视觉风格（宫崎骏）以引导艺术倾向
- 包含多个品牌关键词，测试多标签共现能力
4.2 参数设置与生成执行
在 ComfyUI 界面中完成以下配置：
- 采样器：Euler ancestral (
euler_ancestral) - 步数（steps）：20
- CFG Scale：7.0
- 分辨率：2512 × 2512
- 种子（seed）：随机
将上述提示词填入正向提示框，保持默认负向提示词不变（通常为 low quality, blurry, etc.）。点击右上角“Queue Prompt”提交任务。
约90秒后（RTX 4090D实测），图像成功生成并自动保存至output目录。
4.3 输出效果评估
生成结果整体符合预期：
- 中文文本“阿里云”、“云存储”、“云计算”、“千问”均清晰可辨，字体自然流畅
- 场景布局合理，角色与背景融合度高
- 宫崎骏风格体现明显，色彩柔和、光影细腻
- 多个品牌元素有机嵌入，未出现堆砌感
唯一不足是部分小字号文字边缘略有模糊，推测因VAE解码精度限制所致，可通过微调VAE或增加超分后处理改善。
5. 进阶优化：引入LoRA提升写实表现
5.1 LoRA的作用与优势
虽然基础模型擅长动漫风格，但在需要真实感的品牌宣传场景中略显卡通化。为此，可引入LoRA（Low-Rank Adaptation）模型进行风格迁移。
LoRA的优势在于：
- 轻量级增量训练，不修改主干模型
- 支持多种风格切换（写实、复古、赛博朋克等）
- 易于集成到现有工作流中
5.2 加载LoRA工作流与模型替换
从官方资源库下载适配 Qwen-Image 的 LoRA 工作流模板：
https://raw.githubusercontent.com/Comfy-org/workflow_templates/main/templates/image_qwen_image.json将其拖入 ComfyUI 页面，会自动构建包含 LoRA 加载节点的新流程。
接着从 Civitai 下载写实风格 LoRA 模型（例如：majicflus-beauty），上传至：
/models/loras/majicflus_beauty.safetensors在工作流中找到Lora Loader节点，选择该模型，并设置权重为 0.8（避免过度影响原始语义）。
5.3 新提示词与生成效果对比
更换提示词为更贴近现实生活的场景：
照片捕捉到一个坐在车里的女人，直视前方。她的脸被部分遮挡，使她的表情难以辨认，增添了一种神秘的气息。自然光透过车窗，在她的脸上和车内投下微妙的反射和阴影。色彩柔和而逼真，带有轻微的颗粒感，让人联想到 1970 年代的电影品质。场景让人感到亲密和沉思，捕捉到一个安静、内省的时刻。车窗上贴上了印有黑色黑体字的贴图，上方字体稍大些写着“qiucode.cn"，下面则是字体小些写着“秋码记录”。生成结果显示：
- 人物皮肤质感、光线反射更加真实
- 中文贴纸文字依然清晰，且与玻璃表面贴合自然
- 整体氛围更具电影感，适合高端品牌调性表达
相比原生模型，LoRA显著提升了画面的真实性和情绪传达能力。
6. 总结
通过本次实践，我们完整体验了基于Qwen-Image-2512-ComfyUI镜像从零到一生成品牌宣传图的全过程。总结如下：
- 部署极简：一键脚本+预置工作流，大幅降低使用门槛；
- 中文支持强大：无论是横排还是竖排，繁体简体，均能准确渲染，彻底解决乱码难题；
- 风格灵活可控：既支持动漫风格创作，也能通过LoRA拓展至写实摄影级输出；
- 应用场景广泛：适用于品牌推广、广告设计、IP形象打造等多种商业用途；
- 性能表现优异：在单张4090D上可在2分钟内完成2512分辨率图像生成，效率满足日常需求。
未来可进一步探索的方向包括：
- 结合 ControlNet 实现姿势/构图精确控制
- 使用超分模型（如 ESRGAN）提升小字清晰度
- 构建自动化批量生成流水线，服务于企业级内容生产
总体而言，Qwen-Image-2512 是当前中文文生图任务中极具竞争力的开源方案，值得广大开发者和设计师深入尝试。
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