ComfyUIでFP8/GGUF版のQwen-Imageを試す(要VRAM 12~16GB)
Last update 8-7-2025
※ 高速に生成できるQwen-Image-Lightning等の記事と、画像の編集ができるQwen-Image-Editの記事もあります。
※ (9-7-2025) 設置場所の記載ミス(誤:qwen-image 正:qwen_image)は後ほど修正します。ワークフローも更新予定です(機能的は現状と変わりません)。少々お待ちください。
※ (8-16-2025) VRAM 12GBの環境でFP8版の動作を確認しました。VRAM(占有GPUメモリ)をできるだけ空けてください。
※ 関連記事は、ComfyUIの記事一覧にまとめてあります。
■ 0. 概要
▼ 0-0. はじめに
本記事では、ComfyUIで「Qwen-Image」を利用するための手順を説明します。モデルはFP8版とGGUF版を利用します。
ComfyUIのインストール方法は、下記の記事をご覧ください。
▼ 0-1. Qwen-Imageについて
Qwen-Imageは、Alibabaが開発しているQwenファミリーの一つとして登場した画像生成モデルで、8-4-2025に発表(X上では翌日未明)されたばかりです。その品質もさることながら、テキスト描画は「英語はGPT-4oに匹敵」とうたわれています。
Text EncoderがLLMなので、モデル自体は英語や中国語のプロンプトに特化しているとみられますが、日本語も一応通るようです。
ライセンスについては、「Qwen-Image is licensed under Apache 2.0.」との記述があります。
パラメーター数は20Bで、SDXLが3.5B、SD 3.5 Largeが8B、FLUX.1が12B、HiDream-I1が17Bですので、ローカルPCで利用できるものとしては最大クラスです。
🚀 Meet Qwen-Image — a 20B MMDiT model for next-gen text-to-image generation. Especially strong at creating stunning graphic posters with native text. Now open-source.
— Qwen (@Alibaba_Qwen) August 4, 2025
🔍 Key Highlights:
🔹 SOTA text rendering — rivals GPT-4o in English, best-in-class for Chinese
🔹 In-pixel… pic.twitter.com/zT9CFLzWkV
Qwen-Image: Crafting with Native Text Rendering
https://qwenlm.github.io/blog/qwen-image/QwenLM/Qwen-Image
https://github.com/QwenLM/Qwen-Image
下記はComfy Org(ComfyUIの開発元)による記事です。
Qwen-Image in ComfyUI: New Era of Text Generation in Images!
https://blog.comfy.org/p/qwen-image-in-comfyui-new-era-of
▼ 0-2. 関連リンク1
無料で生成のおためしができます。
Qwen-Image (HF Spaces)
https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen-Image
生成AIプレイグラウンドのfalも利用可能です。$0.02/MP で、1MPであれば1枚15秒ほどで生成ができます。
fal-ai/qwen-image
https://fal.ai/models/fal-ai/qwen-image
▼ 0-3. 関連リンク2
公式のモデルです。
Qwen/Qwen-Image
https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image
興味深いところとして、ロスレス圧縮によりサイズが32%小さくなったDF11形式のモデルが存在します。
DFloat11/Qwen-Image-DF11
https://huggingface.co/DFloat11/Qwen-Image-DF11
本記事で利用するモデルです。詳細は記事中で説明します。
Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI
https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUIcity96/Qwen-Image-gguf
https://huggingface.co/city96/Qwen-Image-ggufunsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF
https://huggingface.co/unsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUFlym00/qwen-image-gguf-testhttps://huggingface.co/lym00/qwen-image-gguf-test
(※記事の公開当初に使用したGGUFモデル)
GGUF版のモデルを利用する場合に必要な拡張機能です。
ComfyUI-GGUF
https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
下記も同様です。参考程度に情報を追加しました。
gguf node for comfyui
https://github.com/calcuis/gguf
■ 1. 使用リソース
▼ 1-1. VRAM使用量
FP8版の場合、VRAM 12~16GBを最大限に利用します。GGUF版のQ4_K_Mの場合、VRAM 12GBを最大限に利用するとみられます(未確認)。
ComfyUIの仕組み上、VRAM使用量は必要最小限ではなく多めになります。下記は参考としてご覧ください。
筆者の環境(VRAM 16GB、アイドル時の使用量は1.5GB程度とする)では、Text Encoderのロード時に9.1GB程度、生成時はModelがFP8形式の場合で15.4GB(ほぼ上限)、GGUF形式のQ4_K_Mでは13.3GB程度となりました。

▼ 1-2. 生成時間
下記は筆者の環境(RTX 5060 Ti)にて、FP8版またはGGUF版のQ4_K_Mを利用した場合の、1枚あたりの生成時間です。
FP8
175秒程度、95秒程度(CFG=1.0)GGUF (Q4_K_M)
205秒程度、102秒程度(CFG=1.0)
CFGを1.0にするとかなり早くなりますが、この場合はSamplerをres_multistep等にするのが良いとのことです。
■ 2. 準備(FP8版)
▼ 2-1. はじめに
必要な情報はComfyUI Examplesに記載されています。
ComfyUI Examples > Qwen Image
https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/qwen_image/

下記は、ComfyUIがQwen-Imageをサポートした当初の情報です。
Initial support for qwen image model. #9179
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/pull/9179

▼ 2-2. モデルの設置
筆者は種類ごとにディレクトリを分けているのでそのように記述しますが、お好みで決めていただいて構いません。
下記のURLより、すべてのモデルがダウンロードできます。ファイルをダウンロードして、適切なフォルダへ移動します。
Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI
https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUIsplit_files/diffusion_models/
qwen_image_fp8_e4m3fn.safetensors (19.0GB)
→ models\diffusion_models\qwen-image\split_files/text_encoders/
qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors (8.73GB)
→ models\text_encoders\qwen-image\split_files/vae/
qwen_image_vae.safetensors (242MB)
→ models\vae\qwen-image\
■ 3. 生成(FP8版)
▼ 3-1. 概要
生成用のワークフローを提供しますので、改造、再公開を含め自由にご利用ください。
▼ 3-2. 補足
パラメーターの値(ModelSampling、Steps、CFG、Sampler、Scheduler)は変更が可能です。提供するワークフローの設定値は参考としてください。
CFGを1.0にすると生成時間が半分程度に短縮されます。この場合、Samplerをres_multistep等にするのが良いとの情報があります。
▼ 3-3. ワークフローと生成例
下記のファイルをダウンロードして、ComfyUIの画面にドラッグ&ドロップしてください。
ワークフローは下記の画像のようになっています。プロンプトは、既存の生成画像をChatGPT o4-miniに読み込ませ、指示を与えて改良しました。

解像度は、公式には「1328 x 1328 (1:1)」「1472 x 1140 (4:3)」「1140 x 1472 (3:4)」「1664 x 928 (16:9)」「928 x 1664 (9:16)」の5種類が挙げられています。Stepsは20、CFGは4.0です。

■ 4. 準備(GGUF版)
▼ 4-1. はじめに
オリジナルのモデルが登場した後、有志の手によってFP8形式、DF11形式、NF4形式、そしてGGUF形式に変換されて公開されています。GGUF版も動作確認がとれたので紹介します。
▼ 4-2. モデルの設置
Modelをダウンロードして、適切なフォルダへ移動します。Q4_K_Mでおよそ十分な品質となりますが、VRAM使用量と品質を見ながら上げ下げすることができます。
city96/Qwen-Image-gguf
https://huggingface.co/city96/Qwen-Image-ggufqwen-image-Q4_K_M.gguf (12.1GB)
→ models\diffusion_models\qwen-image\
Text Encoderをダウンロードして、適切なフォルダへ移動します。
unsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF
https://huggingface.co/unsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUFQwen2.5-VL-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf (4.36GB)
→ models\text_encoders\qwen-image\
VAEは、FP8版で提供されたものを利用します。設置済みであればスキップしてください。
Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI
https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUIsplit_files/vae/
qwen_image_vae.safetensors (242MB)
→ models\vae\qwen-image\
▼ 4-3. 拡張機能のインストール1
ComfyUIでGGUF形式のモデルを利用するためには、下記の拡張機能が必要です。
ComfyUI-GGUF
https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
もし、「ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-GGUF\」のフォルダが存在しない場合はインストールを行ってください。
ComfyUI-GGUFの導入手順を説明するための記事がまだできていないので、ComfyUI Managerからインストールするか、下記の記事の4-2.を参照して手動でインストールしてください。
生成を開始できずにエラーが出る場合は、拡張機能のアップデートが必要です。
▼ 4-4. 拡張機能のインストール2(参考)
4-3. の他にもGGUF形式に対応する拡張機能があります。こちらの特徴は、VAEもGGUF形式が利用できる点です。どちらを選んでも構いません(共存もできます)。
導入手順については、概要のみを簡単に説明します。下記のリポジトリをクローンして、「gguf」のパッケージをインストールすれば完了です。
gguf node for comfyui
https://github.com/calcuis/gguf
Modelは下記のURLからダウンロードできます。Text EncoderやVAEへのリンクもあります。ModelとText Encoderは、4-2.に掲載したものも利用できます。
calcuis/qwen-image-gguf
https://huggingface.co/calcuis/qwen-image-gguf
■ 5. 生成(GGUF版)
▼ 5-1. 概要
生成用のワークフローを提供しますので、改造、再公開を含め自由にご利用ください。ModelとText Encoderの読み込み部分を除いて、FP8版と共通です。
▼ 5-2. 補足
パラメーターの値(ModelSampling、Steps、CFG、Sampler、Scheduler)は変更が可能です。提供するワークフローの設定値は参考としてください。
CFGを1.0にすると生成時間が半分程度に短縮されます。この場合、Samplerをres_multistep等にするのが良いとの情報があります。
▼ 5-3. ワークフローと生成例
下記のファイルをダウンロードして、ComfyUIの画面にドラッグ&ドロップしてください。
ワークフローの全体と生成画像です


おまけとして、4-4.の拡張機能を利用する場合のワークフローも掲載します。ModelとText Encoderの選択は先ほどのワークフローと同じなので、必要に応じて変更してください。
■ 6. おまけ
▼ 6-1. 概要
Qwen-Imageで生成した画像を掲載します。プロンプトは過去の記事の使い回しばかりで、微妙に偏っていますが…。
解像度は1664x928(16:9の比率)としています。従来のアーキテクチャでは1MP(16:9の場合は1344x768)の画素数が多かったので、1.7MPまで引き上げられて良好な品質が得られているのは非常に興味深いです。

下記の画像はCFGを1.0に、Samplerをres_multistepに変更しています。ネガティブプロンプトが使えなくなると思いますが、生成時間が半分程度になることを加味すると悪くはなさそうです。

引き続き、通常の設定での生成結果を掲載します。



Qwen-Imageは中国語のプロンプトが通用します(当然)。

日本語のプロンプトも通ります。ただし、英語と中国語でトレーニングされたと考えられるので、過信はしない方が良いと思います。




■ 7. その他
私が書いた他の記事は、メニューよりたどってください。
ComfyUIに限定した記事の一覧もあります。
記事に関することで何かありましたら、Xの@riddi0908までお願いします。
