想讓風景照瞬間切換成多種日系濾鏡風格嗎？透過 ComfyUI 搭配 Qwen-Image-Edit，只需輸入簡單提示詞，就能快速生成冷色調、柔光、復古底片、侘寂風等不同氛圍的影像。本次示範以京都金閣寺的風景照作為基礎，套用多款日系濾鏡，效果相當穩定，幾乎都是一次生成就成功，不需要多次抽卡（重複生成）。 這些濾鏡應用的價值，在於能讓同一張風景照延伸出多種氛圍版本：冷色調能強化夜景感，

想用家用等級顯卡在本地生成乾淨、穩定的 AI 插畫？這篇直接給你可匯入的 ComfyUI 工作流與參數建議，整個流程以 GGUF 量化版的 Qwen-Image 為核心，在 12GB VRAM 的環境中就能順跑 1024×768 單張生成。本文特點是流程精簡、全程不需 LoRA，並可直接使用中文提示詞，主要模型為 ，在效能與畫質之間取得良好平衡；文字編碼則採 ，並搭配 做解碼輸出。注意！

近年來隨著本地端 AI 影像生成技術的成熟，越來越多人開始使用 ComfyUI 搭配高效能模型進行創作。對於喜愛日系插畫或動漫風格的使用者而言，Qwen-Image 模型是一個極具潛力的選擇。它在中文提示詞的理解力、光影呈現，以及角色細節的穩定度上都有非常亮眼的表現，特別是在手部與臉部結構上，比過往常見的 SDXL 模型更加自然。 本系列的「應用篇」將專注於展示各種提示詞實驗的成果，

近年來隨著本地端 AI 影像生成技術的發展愈趨成熟，越來越多創作者開始嘗試使用 ComfyUI 搭配高效能模型進行圖像創作。對於喜愛動漫或日系插畫風格的使用者而言，Qwen-Image 模型展現出優異的中文提示詞理解力，並能在光影、氛圍與細節穩定度上提供高水準表現。 本系列的「應用篇」將持續以不同主題進行測試，透過真實範例展示模型在各種場景下的生成成果。本次示範主題為 「動漫少年」，

近年來隨著本地端 AI 影像生成技術不斷精進，ComfyUI 搭配高效能模型已成為許多創作者的主要工具。對偏好日系氛圍或清新寫真感的使用者而言，Qwen-Image 在中文提示詞的理解度表現依舊穩定出色，無論是光影掌控、膚色還原，還是背景氛圍的塑造，都能呈現令人驚豔的質感。 本次「應用篇」沿用與先前相同的實測環境：採用 與 的 Q5 量化版本，在 12GB VRAM 環境中進行測試。

近年來隨著本地端 AI 影像生成技術的發展，ComfyUI 搭配高效能模型已成為許多創作者的常用工具。針對偏好動漫風格的使用者而言，Qwen-Image 在中文提示詞的理解與呈現依舊展現穩定表現。本次特別以「中文字與英文字在動漫風格畫面中的呈現」為主題，挑戰模型在文字生成方面的能力，測試過程中甚至能看到中文直接生成，這在 AI 圖像領域屬於難度極高的部分。 本次「應用篇」依舊延續先前的實測環境：

近年來隨著本地端 AI 影像生成技術的發展，ComfyUI 搭配高效能模型已成為許多創作者的常用工具。在動漫風格之後，本篇特別轉向「真人寫實風格」，實測中文提示詞在文字生成方面的表現。這次以本站名稱「萌芽網頁」與網址「MNYA.TW」作為核心測試元素，挑戰模型能否在寫實場景中準確呈現中英文文字。 本次「應用篇」環境與上篇相同：使用 與 的 Q5 量化版本，在 12GB VRAM 環境中執行。

想在本地用中階顯卡完成「同一角色、不同姿勢與場景」的動漫插畫？這篇帶你用 Flux.1 Kontext Dev 的 GGUF 量化版，在 ComfyUI 透過「參考圖 → 以圖生圖 → 穩定角色特徵」的方式，快速生成 1024×768 成品。核心是 Kontext 的情境式生成能力：把角色立繪餵給模型，抽取髮色、臉型、配件等視覺語彙，再依提示詞換動作、表情與場景，同時維持角色一致性。

Stable Diffusion 是一種基於擴散模型（Diffusion Model）的 AI 影像生成技術，能夠根據文字描述創造高品質的圖片。它是開源的，因此社群開發了許多不同風格的 checkpoint（主模型），如寫實、動漫、插畫等，本文將以「動漫」或「二次元」風格為主軸。本篇主題聚焦於角色「輕撩裙擺」的動作表現…

Stable Diffusion 是一種基於擴散模型（Diffusion Model）的 AI 影像生成技術，能夠根據文字描述創造高品質的圖片。它是開源的，因此社群開發了許多不同風格的 checkpoint（主模型），如寫實、動漫、插畫等，本文將以「動漫」或「二次元」風格為主軸。本篇將以「瑟瑟發抖」這一主題作為焦點，這…