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# Qwen-Image-2.1 ComfyUI 네이티브 워크플로 예시

> ComfyUI에서 Qwen-Image-2.1을 실행해 보세요. 이미지 생성과 편집을 하나의 모델로 처리하고, 네이티브 2K 출력, 전문적인 타이포그래피, 알파 채널 지원을 제공합니다.

**Qwen-Image-2.1**은 Alibaba Qwen 팀의 Qwen-Image 시리즈에서 최신 오픈 웨이트 릴리스입니다. 단일 모델이 텍스트 기반 이미지 생성과 지시 기반 이미지 편집을 모두 처리하며, 네이티브 2K 출력, 전문적인 타이포그래피, 투명 배경을 위한 알파 채널을 갖추고 있습니다.

**주요 기능**:

* **하나의 모델에서 생성과 편집**: 동일한 가중치가 텍스트 기반 이미지 생성 프롬프트와 편집 지시를 모두 처리하므로, 워크플로에서 체크포인트를 교체할 필요가 없습니다
* **네이티브 2K 출력**: 더 작은 결과를 업스케일링하는 대신 최대 2048x2048로 직접 생성합니다
* **전문적인 타이포그래피**: 인포그래픽, 슬라이드, UI 목업, 포스터, 패키징 디자인에서 촘촘한 작은 텍스트와 복잡한 레이아웃이 유지됩니다
* **알파 채널 지원**: VAE가 4개 채널을 가지므로 투명 배경 이미지를 나중에 잘라내는 대신 직접 생성하고 편집할 수 있습니다
* **다중 이미지 편집**: 참조 이미지는 슬롯 순서대로 텍스트 인코더에 이어 붙습니다. Text Encode Qwen Image 2.1 노드는 최대 16개 슬롯(`image_1`부터 `image_16`까지)을 지원하며, 이 페이지의 편집 템플릿 2개는 처음 10개(`image_1`부터 `image_10`까지)를 연결합니다. `image_1`은 편집 대상 이미지이고 나머지는 내용을 보충합니다. 프롬프트는 인덱스로 각 이미지를 지정합니다. 예를 들어 `image_1`은 `<image1>`로 작성합니다
* **국소 편집**: 변경할 객체나 영역을 설명하면 이미지의 나머지 부분은 그대로 유지됩니다

**관련 링크**:

* [GitHub 저장소](https://github.com/QwenLM/Qwen-Image)
* [Hugging Face (ComfyUI 지원)](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1)
* [Comfy의 Qwen 이미지 2.1](https://comfy.org/qwen-image-2.1/)

## Qwen-Image-2.1 워크플로

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="로컬 사용자">
      ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.

      * [ComfyUI 다운로드](https://www.comfy.org/download)
      * [업데이트 가이드](/ko/installation/update_comfyui)

      이 가이드의 워크플로는 [워크플로 템플릿](/ko/interface/features/template)에서 확인할 수 있습니다.
      템플릿에서 찾을 수 없다면, 귀하의 ComfyUI가 오래된 버전일 수 있습니다.

      워크플로를 로드할 때 노드가 누락되는 경우, 가능한 원인:

      1. 최신 ComfyUI 버전(최신 테스트 버전(nightly))을 사용하고 있지 않음
      2. 일부 노드가 시작 시 가져오기에 실패함
    </Tab>

    <Tab title="클라우드 사용자">
      * [클라우드](https://cloud.comfy.org)는 ComfyUI 안정판 출시 후 업데이트됩니다.

      따라서 이 문서에서 핵심 노드가 누락된 것을 발견했다면, 그 이유는 새로운 핵심 노드가 아직 최신 안정판에 공개되지 않았기 때문일 수 있습니다. 다음 안정판 출시를 기다려 주세요.
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

<h3 id="image_qwen_image_2_1_t2i">
  Qwen Image 2.1 텍스트 기반 이미지 생성
</h3>

선택한 화면 비율과 메가픽셀 목표에 맞춰 텍스트 프롬프트로 이미지를 생성합니다.

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/image_qwen_image_2_1_t2i-1.webp" alt="Qwen-Image-2.1 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 미리보기" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="워크플로 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/image_qwen_image_2_1_t2i.json">
    JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Qwen-Image-2.1"을 검색하세요
  </Card>

  <Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=image_qwen_image_2_1_t2i&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=qwen-image-2-1">
    복잡한 설정 없이 온라인에서 ComfyUI를 실행하세요
  </Card>
</CardGroup>

**출력 예시**

![Qwen-Image-2.1 텍스트 기반 이미지 생성 예시 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_qwen_image_2_1_t2i.png)

<h3 id="image_qwen_image_2_1_image_edit">
  Qwen Image 2.1 이미지 편집
</h3>

지시문으로 이미지를 편집합니다. 소스 이미지에 없는 콘텐츠가 편집에 필요할 때는 참조 이미지를 추가하세요. 예를 들어 두 번째 사진의 의상을 첫 번째 사진 속 인물에게 입히는 경우입니다.

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/image_qwen_image_2_1_image_edit-1.webp" alt="Qwen-Image-2.1 이미지 편집 워크플로 미리보기" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="워크플로 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/image_qwen_image_2_1_image_edit.json">
    JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Qwen-Image-2.1"을 검색하세요
  </Card>

  <Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=image_qwen_image_2_1_image_edit&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=qwen-image-2-1">
    복잡한 설정 없이 온라인에서 ComfyUI를 실행하세요
  </Card>
</CardGroup>

**입력 자료**

다음 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요:

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="portrait_model_denim.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/portrait_model_denim.png">
    `LoadImage` 노드 470 · `portrait_model_denim.png`
  </Card>

  <Card title="clothing_light_blue_denim_shirt.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/clothing_light_blue_denim_shirt.png">
    `LoadImage` 노드 475 · `clothing_light_blue_denim_shirt.png`
  </Card>
</CardGroup>

**출력 예시**

<div style={{display: 'grid', gridTemplateColumns: 'repeat(2, minmax(0, 1fr))', gap: '1rem', alignItems: 'start'}}>
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/portrait_model_denim.png" alt="입력 이미지" style={{width: '100%', height: 'auto', objectFit: 'contain'}} />

  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_qwen_image_2_1_image_edit.png" alt="Qwen-Image-2.1 이미지 편집 예시 출력" style={{width: '100%', height: 'auto', objectFit: 'contain'}} />
</div>

<h3 id="image_qwen_image_2_1_background_removal">
  배경 제거: Qwen Image 2.1
</h3>

편집 지시로 사진의 배경을 제거합니다. 이 워크플로는 이미지 편집 서브그래프를 재사용하며, 프롬프트는 `Remove the background, and output a PNG image`입니다. 결과는 원본 이미지와 비교할 수 있습니다.

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/image_qwen_image_2_1_background_removal-1.webp" alt="Qwen-Image-2.1 배경 제거 워크플로 미리보기" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="워크플로 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/image_qwen_image_2_1_background_removal.json">
    JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Qwen-Image-2.1"을 검색하세요
  </Card>

  <Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=image_qwen_image_2_1_background_removal&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=qwen-image-2-1">
    복잡한 설정 없이 온라인에서 ComfyUI를 실행하세요
  </Card>
</CardGroup>

**입력 자료**

다음 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요:

<Card title="angry_broccoli.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/angry_broccoli.png">
  `LoadImage` 노드 470 · `angry_broccoli.png`
</Card>

## 모델 링크

세 워크플로는 diffusion 모델, VAE, 기본 텍스트 인코더를 공유합니다. 텍스트 기반 이미지 생성과 이미지 편집 템플릿은 각각 프롬프트 향상용 텍스트 인코더를 추가로 불러옵니다. 텍스트 기반 이미지 생성은 `qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_t2i`, 이미지 편집은 `qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_i2i`를 사용합니다.

**text\_encoders**

* [qwen3vl\_8b\_int8\_convrot.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1/blob/main/text_encoders/qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors) (템플릿이 기본으로 불러오며 메모리 사용량이 더 적습니다)
* [qwen3vl\_8b\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1/blob/main/text_encoders/qwen3vl_8b_bf16.safetensors) (전체 정밀도, 더 많은 메모리가 필요합니다)
* [qwen3.5\_9b\_qwen\_image\_2.1\_pe\_t2i.int8\_convrot.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1/blob/main/text_encoders/qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_t2i.int8_convrot.safetensors) (텍스트 기반 이미지 생성 템플릿의 프롬프트 향상)
* [qwen3.5\_9b\_qwen\_image\_2.1\_pe\_i2i.int8\_convrot.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1/blob/main/text_encoders/qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_i2i.int8_convrot.safetensors) (이미지 편집 템플릿의 프롬프트 향상)

**diffusion\_models**

* [qwen\_image\_2.1\_int8\_convrot.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1/blob/main/diffusion_models/qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors) (템플릿이 기본으로 불러오며 메모리 사용량이 더 적습니다)
* [qwen\_image\_2.1\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1/blob/main/diffusion_models/qwen_image_2.1_bf16.safetensors) (전체 정밀도, 더 많은 메모리가 필요합니다)

**vae**

* [qwen\_image\_2.1\_vae\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1/blob/main/vae/qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors)

**모델 저장 위치**

```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │      ├── qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors
│   │      ├── qwen3vl_8b_bf16.safetensors
│   │      ├── qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_t2i.int8_convrot.safetensors
│   │      └── qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_i2i.int8_convrot.safetensors
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │      ├── qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors
│   │      └── qwen_image_2.1_bf16.safetensors
│   └── 📂 vae/
│          └── qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors
```

## 워크플로 설정

### 샘플러 설정

세 워크플로 모두 `steps` 25, `cfg` 1, `euler` 샘플러, `simple` scheduler로 샘플링합니다.

`cfg`가 1이면 ComfyUI가 네거티브 조건 계산을 건너뛰므로, 이 워크플로에서는 네거티브 프롬프트가 아무 효과도 없습니다. 템플릿은 Qwen-Image-2.1이 공개된 경로인 `cfg` 1을 유지하며, 네거티브 프롬프트를 적용하고 싶을 때만 값을 올리세요. `cfg` 2는 작은 텍스트와 숫자를 포함한 복잡한 프롬프트를 더 잘 따르지만, 그 대신 가장자리가 과도하게 선명해집니다. 그보다 더 올리면 노출이 밝거나 어두운 쪽으로 치우치고, `cfg` 5는 품질을 크게 떨어뜨리며, `cfg` 0.5는 이미지를 망가뜨립니다. 한 번에 하나씩만 바꾸고 고정 시드로 비교하세요.

`steps`는 두 번째 조정 항목입니다. Qwen-Image-2.1의 공개 파이프라인은 `euler` 샘플러와 약 40~~50 스텝을 사용하며, 템플릿은 더 낮은 25에서 시작합니다. 단순한 국소 편집은 4~~8 스텝에서도 유지되므로 옷 색상 변경 같은 요청은 기본값보다 몇 배 빠르게 생성할 수 있습니다. 반면 화면 전체를 다시 그리는 편집은 일관성을 잃고 25 스텝이 필요합니다. 손이나 손가락처럼 좀처럼 수렴하지 않는 세부 묘사는 30 스텝 정도에서 안정되고, 25에서 40 스텝으로 올리면 세부 영역의 잡음이 줄어듭니다. `steps`는 특정 부분이 도저히 수렴하지 않을 때만 조정하세요.

### 해상도

**텍스트 기반 이미지 생성**: **해상도 선택기** 노드가 화면 비율과 메가픽셀 목표값을 설정하며, 여기서 1.0 MP는 약 1024x1024입니다. Qwen-Image-2.1은 2K로 네이티브 생성하므로, 2048x2048 정사각형 출력에는 목표값을 약 4.0 MP로 설정하세요.

**이미지 편집**: 캔버스는 Image Edit 서브그래프 노드의 `resolution` 컨트롤로 결정됩니다(범위 `0`부터 `4096`까지, 단계 `32`). 노드 자체의 기본값은 `1024`이고 템플릿은 `0`으로 배포됩니다. 템플릿 기본값인 `custom_size` 끄기 상태에서는 편집이 첫 번째 참조 이미지 `image_1`의 크기로 생성됩니다:

* `resolution`이 `0`이면 각 참조 이미지가 자체 픽셀 크기(32의 배수로 반올림)를 유지하므로 3000x4000 사진은 3008x4000 캔버스가 됩니다
* `resolution`이 `0`보다 크면 `image_1`의 화면 비율을 `resolution` x `resolution` 픽셀 예산에 맞춰 조정합니다. 이는 너비나 높이가 아니라 총 픽셀 수이며 32의 배수로 반올림되므로, 같은 사진에서 `resolution` `1024`는 약 896x1184가 됩니다

대신 **해상도 선택기**에서 캔버스를 가져오려면 `custom_size`를 켜고, 크기를 조정된 `image_1` 크기에 가깝게 유지하세요. 그렇지 않으면 편집 결과가 어긋날 수 있습니다.

비용을 결정하는 것은 캔버스 크기입니다. 3000x4000 참조 이미지는 `resolution`이 0일 때 3008x4000(약 12 MP)에서 샘플링되고, 같은 편집을 `resolution` 1024로 설정하면 약 896x1184(약 1 MP)가 됩니다. RTX 5090에서는 약 6 s/it과 약 0.3 s/it의 차이입니다. `resolution`을 낮추면 더 작은 결과를 생성해 빨라지는 것이며 세부 묘사가 늘어나는 것은 아닙니다. 편집이 느리게 느껴진다면 다른 설정을 건드리기 전에 `resolution`과 참조 이미지의 픽셀 크기를 확인하세요. 큰 참조 이미지를 여러 장 쓰면 더 느려지며, 이 비용에는 아래의 KV 캐시 설정이 영향을 줍니다. 또한 모델의 2K 학습 크기를 크게 넘는 목표값(예: 4K)은 프롬프트 준수도가 떨어집니다.

### 이미지 편집 프롬프트 작성

참조 이미지는 슬롯 순서대로 텍스트 인코더에 삽입되며, 프롬프트는 각 이미지를 인덱스로 지칭합니다:

```
Keep the character and pose in <image1> unchanged, put this light blue denim shirt from <image2> on the character, preserve the original facial features, hair, body shape and pose
```

편집을 특정 영역으로 한정하려면 먼저 이미지 위에 해당 영역을 마크하세요. `image_1`을 공급하는 `LoadImage` 노드(노드 470: 노드를 우클릭한 뒤 **마스크 편집기에서 열기** 선택)에서 **Paint Pen**으로 영역을 칠한 다음 저장하세요. Paint Pen은 마스크가 아니라 이미지의 RGB 레이어에 칠하므로, 저장하면 마크가 있는 이미지가 노드로 다시 기록되고 마크는 이 편집이 읽는 참조 이미지의 일부가 됩니다. 프롬프트에서 마크의 색을 지정하면 해당 영역으로 지시가 향합니다. 예: "빨간 영역의 재킷을 변경". 마크는 변경할 영역 안에 두세요. 마크의 색이 결과에 나타나면 원하는 색도 프롬프트에 함께 적으세요.

### KV 캐시

편집 워크플로에는 **Qwen Image 2.1 Cache** 노드가 포함되어 있으며, 샘플링 단계 사이에 캐시된 텍스트와 참조 프리픽스를 유지합니다. 템플릿 기본 설정은 대부분의 환경에서 그대로 사용할 수 있습니다.

이 노드는 실험적 기능이며 두 가지 컨트롤을 제공합니다:

| 컨트롤 | 값 | 효과 |
| - | - | - |
| `device` | `auto`(기본값), `gpu`, `cpu`, `off` | `auto`는 남는 VRAM을 먼저 사용하고 다음으로 RAM을 사용합니다. `cpu`(RAM)는 연산 뒤에서 프리페치되므로 속도 손실이 적습니다. `off`는 매 스텝마다 프리픽스를 다시 계산하므로 느리지만, 디버깅할 때 캐시를 배제할 수 있습니다 |
| `dtype` | `default`(기본값), `int8`, `int4` | 저장 정밀도입니다. `default`는 무손실입니다. `int8`은 bf16 정도의 정확도로 캐시를 절반으로 줄이고, `int4`는 4분의 1로 줄이지만 스텝당 오차가 약 두 배가 됩니다 |

### 프롬프트 향상

텍스트 기반 이미지 생성과 이미지 편집 템플릿에는 선택적 프롬프트 향상 단계가 포함되어 있습니다. 전용 텍스트 인코더가 샘플링 전에 프롬프트를 다시 작성하여, 짧은 요청을 더 자세한 설명으로 확장합니다.

두 템플릿 모두 Qwen Image 2.1 서브그래프 노드에서 다음 컨트롤을 제공합니다:

* `refine_prompt`: 두 템플릿 모두 기본값은 꺼짐입니다. 켜면 이미지 모델이 입력한 프롬프트 대신 다시 작성된 프롬프트로 샘플링합니다
* `PE_model`: 다시 작성을 수행하는 텍스트 인코더입니다. 텍스트 기반 이미지 생성은 `qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_t2i.int8_convrot.safetensors`, 이미지 편집은 `qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_i2i.int8_convrot.safetensors`를 사용합니다
* `thinking_mode`: 두 템플릿 모두 기본값은 꺼짐입니다. `refine_prompt`와 함께 켜면 다시 작성 모델이 출력 전에 추론합니다

서브그래프 안의 **Preview Any** 노드에는 실제로 이미지 모델에 전달되는 프롬프트가 표시되므로, 다시 작성 결과를 유지할지 결정하기 전에 확인할 수 있습니다. 다시 작성 모델이 따르는 지시문은 **Text (System Prompt)** 노드에 있으며 편집할 수 있습니다. 향상 분기는 `refine_prompt`가 켜져 있을 때만 실행되므로 향상용 텍스트 인코더는 두 템플릿 모두 선택 사항이며, 사용하려면 `refine_prompt`를 켜면 됩니다. 배경 제거 템플릿에는 이 단계가 없습니다.


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