想快速替二次元角色改變髮色與瞳色嗎？透過 ComfyUI 搭配 Qwen-Image-Edit，只需輸入簡單提示詞即可完成高精度顏色修改。例如「將髮色及瞳色改成白色」、「改成金色」或「改成紅色、藍色」，都能在保留角色細節的同時輕鬆完成。這套方案非常適合創作者、插畫師或 VTuber 粉絲進行二創與角色風格調整。 本文的示範環境為 RTX 3060 12GB / 32GB RAM，

想讓歷史老照片重現當年的色彩嗎？透過 ComfyUI 搭配 Qwen-Image-Edit，只需輸入簡單提示詞，即可自動將黑白影像轉換為彩色版本。無論是家族老照片、老街景，或是歷史研究影像，都能在保留細節的前提下獲得自然且真實的上色效果。這項應用非常適合歷史愛好者、攝影修復師，以及需要進行文化研究或展示的工作者。 本文的示範環境為 RTX 3060 12GB / 32GB RAM，

想把二次元角色轉換成寫實真人風格嗎？透過 ComfyUI 搭配 Qwen-Image-Edit，只需輸入簡單提示詞，就能讓動漫角色呈現出「照片級」的清純少女模樣。本次示範的核心提示詞為： 這樣的應用場景非常適合 VTuber 粉絲、插畫師或角色愛好者進行二創，將紙片人角色賦予更真實的視覺體驗。 實測環境為 RTX 3060 12GB / 32GB RAM，選用 Q3 量化版模型，

想要把二次元插畫角色直接轉換成 PVC 模型嗎？透過 ComfyUI 搭配 Qwen-Image-Edit，只需輸入簡單提示詞，就能將角色「立體化」，還能自動生成帶有透明支撐底座的展示效果。本次示範的核心提示詞為： 這樣的應用場景特別適合動漫迷、PVC 模型玩家與插畫師進行二創，不必等待週邊上市，就能提前感受角色化身為 PVC 模型的立體質感。 實測環境為 RTX 3060 12GB /

想要把數位插圖直接轉換成多種藝術風格嗎？透過 ComfyUI 搭配 Qwen-Image-Edit，只需輸入簡單提示詞，就能快速生成素描、油畫、水墨畫、拼貼、馬賽克、版畫、粉彩與水彩等不同藝術表現形式。本次示範的核心提示詞為： 這樣的應用場景特別適合插畫師、設計師與二創愛好者，不必手工逐一嘗試，就能輕鬆生成多種風格版本，探索不同的視覺效果與藝術可能性。 實測環境為 RTX 3060 12GB /

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，

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。