Qwen Image 2.1 Frame-Lock LoRA 将编辑内容固定到原始帧上，确保零偏移；

• 使用相同提示词/编辑操作，图像完全不发生位移
• 阻止高度、横向或种子值的漂移以及不必要的重绘 漫画/动漫风格化可能仍会产生≤12.9像素的微调偏移 英文训练模型 https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA…

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来源：https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA

https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA#qwen-image-21-consistency-loraQwen Image 2.1 一致性 LoRA

**更新（2026年9月28日）：**我在大量编辑对上训练此模型以增强像素一致性，结果发现数据集可能在某些特定类型的编辑上过拟合。我注意到它忽略了运动变化，例如新姿势或转头动作。等我整理好数据集后计划尝试制作v2版本。在此之前您可以试用我上传的两个工作流：

• qwen\-image\-2\.1\-edit\-consistency\.json（https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA/resolve/main/workflows/qwen-image-2.1-edit-consistency.json?download=true）：启用此LoRA进行普通编辑
• qwen\-image\-2\.1\-edit\-realign\.json（https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA/resolve/main/workflows/qwen-image-2.1-edit-realign.json?download=true）：关闭LoRA，使用“源图对齐“节点将编辑内容重新与您的图像对齐。需要移动元素的编辑请尝试这个版本。 这些工作流基于我的节点（AusBoss (https://github.com/ausboss/ComfyUI-AusBoss)，版本2.3.0或更高）。您可以自由替换为任何其他节点。

Qwen Image 2.1 的编辑内容无法固定在指定位置。要求生成水彩、漫画或动漫版本时，图像往往会高度增加几个百分点，有时会横向偏移，且每个种子值结果都不同：腰带位置下降40像素，面部与原始图像不再对齐。进行局部编辑时，它还会重绘未要求修改的部分（发丝、标识、纹理）。这款LoRA能将编辑固定在原始框架内：相同提示词、相同编辑，内容完全不发生位移。

无需触发词。加载后照常编写编辑指令。此模型也可在Civitai下载（https://civitai.com/models/2969143/qwen-image-21-consistency-lora-edits-that-dont-move）。

CRT墙水彩效果：未使用LoRA时画作高度增加5%；使用后腰带保持在原始位置（https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA/blob/main/drift_crt_watercolor.jpg） 虚线标记原始图像中特征的位置；箭头表示移动距离。每列使用相同提示词和种子值，在ComfyUI中通过Comfy-Org INT8 Qwen Image 2.1模型渲染（25步，CFG 1，euler/simple采样器）。所有图片均未参与训练集。

街角漫画效果：普通Qwen将场景拉伸3.9%；锥尖下降21像素（https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA/blob/main/drift_street_comic.jpg）

沿海公路漫画效果：普通Qwen将场景高度增加5%，地平线上升25像素；使用LoRA后保持原位（https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA/blob/main/drift_road_comic.jpg）

街角添加开衫：未使用LoRA时9%的周边区域被重绘；使用后仅2%（https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA/blob/main/drift_street_cardigan.jpg）

局部编辑：两者都完成修改，但未使用LoRA时Qwen会额外重绘头发、店铺招牌和交通灯。变化对比图在将渲染图与原图对齐后进行比较，因此显示的是重绘而非漂移。

https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA#files文件说明

文件说明： qwen\-image\-2\.1\-consistency\.safetensors第1500步，推荐首选保持Qwen原有视觉风格 qwen\-image\-2\.1\-consistency\-2000\.safetensors第2000步：对齐精度最高；生成的绘画效果会略显苍白

秩32，ComfyUI键名格式（diffusion\_model\.transformer\_blocks\.\*），全部384个张量可加载至Comfy-Org Qwen Image 2.1权重

https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA#1500-or-20001500步与2000步对比

留出编辑样本，普通Qwen 2.1与LoRA效果对比：

*普通Qwen的两个不同种子值结果差异为7.0，因此1500步风格化结果与普通Qwen的相似度，等同于普通Qwen自身的相似度。2000步对齐更精确但会漂移风格：纸张更白，墨水与水粉色彩减弱。

https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA#only-the-thing-you-asked-for-changes仅修改指定内容

18组针对人物照片的重色与移除编辑（背包、帽子、冲浪板、夹克颜色）。每张渲染图均与原图对齐后计算重绘区域（非漂移）：

参考：仅通过Qwen 2.1 VAE编解码一张图像约改变2%像素（37 dB），此为基准下限。所有18组编辑在启用/禁用LoRA时均能完成指定修改。

https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA#comfyuiComfyUI集成

该工具包中的Qwen Image 2.1编辑示例（https://github.com/ausboss/ComfyUI-AusBoss/tree/main/example_workflows）即为这些数据的来源工作流。要将LoRA添加到任何Qwen Image 2.1编辑图中：

1. LoraLoaderModelOnly节点放置在模型加载器之后，强度设为1.0（降低强度会让部分漂移回归）
2. Text Encode Qwen Image 2.1：将您的图像设为image\_1，resolution设为0，编辑指令作为提示词
3. KSampler节点连接编码器的latent输出：25步，CFG 1，euler/simple，降噪强度1.0。在此latent空间采样。其他尺寸的latent会导致Qwen按比例缩放图像，且任何LoRA都无法修正
4. VAE Decode→Split Image with Alpha（Qwen 2.1 VAE解码输出为RGBA格式）

https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA#training训练细节

• 使用ostris/ai-toolkit（https://github.com/ostris/ai-toolkit），arch: qwen\_image\_2，Comfy-Org INT8卷积基础模型，参考图像与目标保持尺寸一致（match\_target\_res）
• 训练数据：950组编辑对，来自257张图片：110张为本项目专门使用Qwen Image 2.1渲染的人像，133张来自Unsplash（https://unsplash.com/license）（通过unsplash-lite（https://huggingface.co/datasets/1aurent/unsplash-lite）数据集），14张作者精选的参考文件夹图片
• 每组数据起始均为真实Qwen Image 2.1编辑结果：风格化、重光照、季节变换、照片风格、新背景、服装替换、色彩调整、发型、配饰、物体编辑。测量编辑漂移后进行修正，确保每个目标图像与其源图像框架对齐：
  • 正向对（原图→编辑图）：将原图移动到编辑图框架内，编辑图作为未修改目标
  • 反向对（编辑图→原图，“将这张水彩转为照片”）：将编辑图移动到原图框架内，未修改的原图作为目标
  • 局部编辑保留编辑对象外部的所有原始像素。目标图像从不重采样。风格化使用两个种子值渲染并保留其一。所有编辑经人工检查，排除33组（弱风格化、扭曲图像的绘画、可能被解读为未满18岁的主体）；自动检查进一步排除76组修正后仍存在偏差的对
• 说明文字即为编辑指令本身，约三分之一后面附带“保持构图“样式短语。说明文字丢弃率0
• 秩32 / 缩放系数32，AdamW8bit优化器，学习率1e-4恒定，批处理1，使用shift时间步，resolution: 1408（32像素网格下处理0.9-1.5百万像素图像对，无需缩放），在单块H100上训练3000步（约1.9秒/步），每250步保存检查点。第500步已可用；1500步是最佳平衡点

https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA#limits局限性

• 在约1百万像素分辨率及上述设置下测试。尚未测试4/8步加速LoRA、2百万像素分辨率或CFG大于1的情况
• 漫画和动漫风格化会重绘所有轮廓线，因此某些形状仍会自行偏移数像素（1500步最差情况为角落偏移12.9像素）
• 仅固定图像位置，不会增强弱编辑效果。若普通Qwen无法完成的编辑，此LoRA同样无法实现
• 训练指令均为英文

https://huggingface.co/ausboss/Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA#license许可证

适用于Qwen Image 2.1的LoRA模型，遵循Qwen Research License；基础模型及其配合使用均需遵守该许可协议。