Qwen-Image-Rapid AIO

ComfyUIでQwen-Image-Rapid AIO(v18)を使うと、
単なるアップスケールではなく「ディテールを描き直す」高解像度化ができます。

・ぼやけた顔がくっきりする
・線がシャープになる
・質感がリアルに補完される

従来のHires.fixやアップスケーラーとは別物の新たな書き直しをしてくれます。

Qwenの特徴

Qwen-Imageは、Stable Diffusion系のモデルと比べると
全体的にコントラストが控えめで、やや柔らかい描写になります。

そのため、人によっては「ぼやけている」と感じる場合がありますが、
実際にはディテールが弱いのではなく、
質感や階調を重視した表現になっているのが特徴です。

そして、もう一つの特徴は、Qwen Image Edit 系は本質的に画像編集ができる拡散モデルであるため、

入力画像を高解像度キャンバスに再投影しプロンプトに沿って「描き直す」という動きになります。

Qwen Image Edit 系の種類

ComfyUIテンプレでは、この三種類のどれかが使われています。

Qwen Image Edit
Qwen Image Edit Rapid
Qwen Image Edit Rapid AIO

すべて「画像編集」ですが、それぞれに特徴があります

① Qwen Image Edit（無印 / base）

精度重視モデル

性格

• 指示理解が強い
• 編集は割と大雑把
• 再生成寄り

向いてる

• 雰囲気変更
• 大きな服装変更
• 背景差し替え

向いてない

• 細かい保持
• 顔の完全一致

「再解釈・再生成」

最近、人気の一枚絵からの多角度生成などもこのモデルに、Qwen-Edit-2509-multiple-anglesなどのLoRAモデルを組み合わせている。

② Qwen Image Edit Rapid

高速版（軽量・推論短縮）

性格

• ステップ少なめ
• 編集が速い
• 保持力がやや強い

向いてる

• 軽い修正
• 表情変更
• 微調整

向いてない

• 大改造
• 厳密一致

「軽再構成・軽編集寄り」

③ Qwen Image Edit Rapid AIO（v18など）※今回のモデル

AIO（All-In-One）の特徴は、
通常のQwen Editでは、

• 本体モデル
• VAE
• CLIP
• LoRA（複数）
• Accelerator

すべてバラバラで管理＆接続が必要なところを、ひとつにまとめたモデル。
モデル本体が最初から高速設計で、All-In-Oneの29GB

性格

• 統合モデル
• プロンプト忠実
• 一貫性重視

向いてる

• キャラの整形
• 最終ブラッシュアップ
• 見栄え改善

向いてない

• 機械的編集
• 線の保持

「再構築＋安定」

Qwen Image Edit Rapid AIOに向いてる用途

⭕ 向いてる

• AIイラストのブラッシュアップ
• キャラの修正・衣装変更
• 表情・ポーズの微調整
• 3Dレンダ → イラスト化
• 「もう一段上の見栄え」にする工程

❌ 向いてない

• 写真補正
• 線画の忠実編集
• UI素材
• 技術資料

具体的にできること

できるアップスケール的用途

✔ 512px → 1024px / 2048px
✔ キャラの顔ディテール追加
✔ ぼやけた服・装飾の描き直し
✔ 写真 → より写真っぽく
✔ AI絵 → より情報量の多いAI絵に

「元絵を尊重しつつ、情報を増やす」用途

苦手なアップスケール

✖ ロゴ・UI・文字
✖ 線画の忠実な拡大
✖ ドット絵
✖ 技術資料・スクショ

ここは Real-ESRGAN / SwinIR / AnimeSR の方が得意だと感じます。

ComfyUIでの生成手順

STEP

ComfyUIインストール
（もしくは*RunodでComfyUIを開く）

Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO で必要なVRAM

Qwen-Image-Edit-Rapid-AIOは、VAE・Qwenテキストエンコーダ・Lightning LoRAを1ファイルにまとめたAll-in-One型モデルです。通常のFluxなどと比べてセットアップが楽な反面、バージョンによってVRAM要件が変化しており注意が必要です。

▶ Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO で必要なVRAMについては、こちらをクリックして下さい

バージョン別・形式別のVRAM目安

バージョン / 形式	必要VRAM	備考
v5以前（通常）	8GB	比較的軽量。8GB環境でも動作実績あり
v9〜v18（通常）	12GB以上推奨	v9以降は8GBでOOMが多発する報告あり
FP8版	12〜16GB	品質重視。RTX 4070Ti以上が快適
GGUF版（Q4_K_M等）	6GB〜	RTX 4050（6GB）で1024×1024画像を約2分で生成可能
フルFP16版	24GB〜	RTX 4090推奨。高品質だがファイルサイズも大きい

GPU別の動作目安

GPU	VRAM	評価
GTX 1080 / 20xx系	8GB〜	⚠️ 非推奨。RTXシリーズ（CUDA AIコア対応）が必須とされており、GTX系は正常動作しない場合がある
RTX 3060（12GB）	12GB	✅ v18をGGUFで動かす最低ライン
RTX 4060Ti（16GB）	16GB	✅ FP8版も安定。コスパ重視ならベスト
RTX 4070Ti / 4080	16GB	✅ FP8版でも快適に動作
RTX 4090	24GB	🏆 FP8ワークフローを快適に動かせる推奨GPU

ストレージの注意点

フルバージョンは約60GBのストレージが必要です。量子化FP8版なら約30GB・VRAM 6GB以上・RAM 32GBで動作するため、ローカル環境ではFP8版かGGUF版の選択がおすすめです

ComfyUIのインストール方法はこちら

ComfyUIとは？Stable Diffusion 各モデルの特徴・用途・対応ツールのインストールと使い方 ComfyUIの使い方 Stable Diffusionの代表的WebUI「AUTOMATIC1111」に続き、InvokeAIやForgeも人気が急上昇。しかし、最も高機能なツールとして注目されるのは、自由自在…

安定しない場合は、RunPod（クラウドGPU）でRTX 4090を時間課金レンタルするのが最も確実な解決策です。
※Runpodで使用する場合はComfyUIインストールは不要です。

RunpodでComfyUIを使用する場合はこちら

【RunPodの料金と使い方】Stable Diffusionなどで画像生成やLoRA学習をする方法【②実践編】 RunpodでStable Diffusion系画像生成やLoRA学習をする方法 Stable DiffusionやLoRA学習では、長時間GPUをフル稼働させるため、発熱や電源の安定性が大きな課題になりま…

STEP

Qwen-Image-Rapid AIO(v18)のダウンロード

Qwen-Image-Rapid AIO(v18)は「ダウンロードする必要があります」

モデル本体（必須）

まず モデルファイルをダウンロードします。

例（よく使われるもの）

• Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO-v18.safetensors
• または GGUF版

このモデルは通常

ComfyUI/models/checkpoints

に入れます。

このAIOモデルは
複数のQwenモデルをまとめたもので、生成や編集を1つでできるようにしたものです。

STEP

workflow.jsonを読み込む

ワークフロー（JSON）

次に必要なのが

workflow（ノード構成）

あわせて読みたい

Phr00t/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO · Hugging Face We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

例

Qwen-Rapid-AIO.json

これは

ComfyUIにドラッグ

すると読み込めます。

ComfyUIは画像やJSONをドラッグするとワークフローを読み込める仕組みです。

STEP

生成

1. 元画像を Load Image
2. 1024〜2048px にリサイズ
3. Qwen-Rapid-AIO v18 で I2I
4. Denoise：0.2〜0.4

「雰囲気・構図は維持しつつ、描写だけ増える」

より詳しい設定や実際のワークフローは
note や Patreonで公開しています

あわせて読みたい

Qwenを使う前提でComfyUIを組むと、考え方が変わる 最近は、Stable Diffusion以外の生成モデルがComfyUIで扱われています。 中でもQwen系モデルは、従来のSD前提のワークフローとは考え方そのものが異なる部分が多くあり…