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license: other
license_name: qwen-research
license_link: https://huggingface.co/t8star/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo-4step-r64-comfy/blob/main/LICENSE
base_model: Qwen/Qwen-Image-2.1
pipeline_tag: text-to-image
tags:
  - comfyui
  - qwen-image-2.1
  - lora
  - image-editing
  - four-step
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# Viggle Turbo 4 步 LoRA · ComfyUI T8 转换版

**Built with Qwen.** 这是 [Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo](https://huggingface.co/Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo) 发布的 Qwen-Image-2.1 4 步蒸馏 LoRA 的 ComfyUI 键名转换版。蒸馏训练由 Viggle 完成；T8star 仅将 Diffusers 的张量键名改为 ComfyUI 原生 Qwen Image 2.1 模型路径，没有重新训练或修改 BF16 张量数据。

**[下载 LoRA：Qwen-Image-2.1-viggle-turbo-4step-r64-comfyui-T8.safetensors](https://huggingface.co/t8star/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo-4step-r64-comfy/resolve/main/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo-4step-r64-comfyui-T8.safetensors?download=true)**（约 324 MiB）

这份 LoRA 与 Viggle 仓库中的**完整微调 Transformer**是两套不同的学生权重，不能叠加。Viggle 将当前版本标为 v0.1 预览，并指出复杂编辑的效果仍弱于基础模型。此转换版已完成权重与键名校验，尚未独立完成完整出图测试。

## ComfyUI 使用方法

1. 安装支持 Qwen Image 2.1 的新版 ComfyUI，以及 [Comfy-Org 提供的基础扩散模型、文本编码器和 VAE](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1)。
2. 将本仓库的 `.safetensors` 文件放入 `ComfyUI/models/loras/`。在基础模型之后使用原生 `LoraLoaderModelOnly`，把 `strength_model` 设为 `1.0`。
3. 按 [Viggle 模型说明](https://huggingface.co/Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo)使用 **4 步、CFG 1.0、不填负面提示词**。Viggle 的 Diffusers 配方还使用 `shift_terminal=null`；调度器设置不在 LoRA 权重中，ComfyUI 默认采样日程不保证与其结果完全一致。

### 推荐搭配提示词强化节点

推荐 [PE Rewrite T8：Qwen Image 2.1 Prompt Rewrite for ComfyUI](https://github.com/T8mars/Comfyui-Qwen-Image-Prompt-Rewrite-T8)。它先改写文生图或编辑提示词，再将结果送给 Qwen Image 2.1 文本编码节点。本 LoRA 作用于**出图扩散模型**；PE Rewrite T8 使用独立的 **GGUF 提示词改写模型**，需要分别安装。

## 文件与校验

| 项目 | 内容 |
| --- | --- |
| 基础模型 | `Qwen/Qwen-Image-2.1` |
| LoRA | rank 64、alpha 64、BF16；454 个张量、227 个模块 |
| Viggle 原始 LoRA SHA256 | `5c494dce662a95898d0988831af733b203ceced9116a82aa099c997f96ea1a3a` |
| 本转换版 SHA256 | `92be516174803a279b6a590fd3861a188c89ed16ebc419daf97b982f0afe53c1` |

转换后张量数据区与原始 LoRA 逐字节一致；全部 227 个模块键已与 ComfyUI 上游 Qwen Image 2.1 LoRA 映射核对，包括 32 个融合 MLP 的分段映射。[来源与修改说明](NOTICE)和 [Qwen Research License](LICENSE) 随文件提供。该许可仅允许非商业研究或评估；商业使用需要另行取得授权。

## T8star 链接

- [B站](https://space.bilibili.com/385085361)
- [YouTube](https://www.youtube.com/@T8star-Aix/)
- [API](https://api.seedance.nz/sign-up?aff=5f4w)
- [免费画廊](https://www.openzhenzhen.com)
- [在线 AI 应用](https://www.runninghub.ai/zh-cn/user-center/1907375370302308353/userPost?inviteCode=rh-v1121)
- [ComfyUI 整合包](https://pan.quark.cn/s/264edb7e36bd)
- [Hugging Face](https://huggingface.co/t8star)

## English summary

This is a native ComfyUI key-format conversion of [Viggle's Qwen-Image-2.1 4-step LoRA](https://huggingface.co/Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo). Viggle trained the adapter. T8star changed tensor names only; the BF16 tensor payload is unchanged. Load it over the **base** Qwen-Image-2.1 transformer with `LoraLoaderModelOnly` at strength `1.0`, use 4 steps and CFG `1.0`, and leave the negative prompt empty. Do not stack it on Viggle's full fine-tuned transformer. For prompt enhancement, use the [PE Rewrite T8 node](https://github.com/T8mars/Comfyui-Qwen-Image-Prompt-Rewrite-T8). The weights are subject to the Qwen Research License for non-commercial research or evaluation.