自造者時代-文盛老師的創意天空
感謝各位對花蓮教育網路中心的愛護
去年114年度校園AIGC課程大獲好評(連阿嬤都會系列)
Qwen 系列模型在 ComfyUI 中，提供了從文生圖到精準圖像編輯與分層操作的一站式解決方案，特別擅長文字渲染與多模態控制，適合海報設計、教材製作與創意實驗。
Qwen 系列由阿里巴巴通義實驗室開發，是專注於圖像生成與編輯的多模態模型家族，其中 Qwen-Image 採用 20B 參數的 MMDiT 架構作為基礎文生圖模型。
後續版本在畫質、真實感與文字控制上持續迭代，並延伸出專門用於編輯與分層處理的變體模型，方便在不同工作流中精準調用。
- **Qwen-Image-2512**：2024 年 12 月釋出的更新版，相較於 8 月的初版，人物真實感提升，整體生成更貼近相片質感。
風景、毛髟等自然細節表現更細膚，同時在圖中文字的清晰度與排版準確度上有明顯改善，適合需要大量中文字、標題與版面的作品。
- **Qwen-Image-Edit（如 2511／2509）**：在 20B Qwen-Image 上進一步訓練，專效圖像編輯任務，能結合文字描述與參考圖片來控制編輯結果。
支援以自然語言精準修改顏色、風格、物件與局部內容，也能進行風格遭移與物件插入，適合照片修圖與設計稿微調。
- **Qwen-Image-Layered**：新增「圖層理解」能力，可將圖片拆解成多層，類似 Photoshop 的分層編輯概念。
透過模型原生的分層控制，能在幾乎「零漂移」的情況下修改局部元素，大幅改善多次編輯後構圖與角色崩壞的問題。
ComfyUI 是節點式的擴散模型 GUI 與後端，非常適合組装複雜的生圖、修圖流程。
Qwen 系列已提供原生或範例工作流，使用者可以直接載入官方 JSON 或 PNG Workflow，快速開始使用。
- **文本到圖像（Text-to-Image）**：以文字提示直接生成圖像，Qwen-Image-2512 提供標準約 40～50 步的高品質流程，也支援結合 Lightning LoRA 的 4 步極速生成版本，用於快速草稿與構圖測試。
- **圖像編輯（Image Editing）**：透過 Qwen-Image-Edit，可對既有圖片進行精準修改，例如換背景、調色、替換物件或套用特定風格，全程以提示詞與節點參數控制。
- **多圖融合與多模態處理**：部分工作流可以同時讀入多張圖片，或在文本編碼階段提注圖像特徵，實現版面設計、風格混合或角色一致性的進階應用。
在 ComfyUI 中使用 Qwen 模型，需先安裝 ComfyUI 並下載對應的模型檔案，包含文本編碼器、LoRA、擴散模型與 VAE，再放入指定資料夾。
工作流可透過拖曳內嵌 metadata 的 PNG 或直接載入 JSON 檔來啟用，方便在不同專案間分享與重用。
- **圖像尺寸與長寬比**：Qwen-Image-2512 支援多種解析度與比例，可依用途（海報、社群、簡報）選擇合適的輸出大小。
- **採樣器與步數**：可在標準高品質步數與較少步數的快速預覽間切換，利用不同採樣器微調細節與風格穩定度。
- **4 步快速流程**：結合 Lightning LoRA 的 4 步版本可大幅縮短生成時間，適合迭代構圖與靈感探索，但在細節與穩定性上可能略遅於完整步數。
對於顯存較小的裝置，可搭配 GGUF 等量化模型形式，降低記憶體佔用並提升推理速度。
也可結合像 Nunchaku 這類推理加速工具或 ComfyUI 的批次與雑列設定，讓文生圖與修圖流程在中低階 GPU 上仍維持實用的出圖效率。
整體來設，Qwen 系列透過 ComfyUI 的節點式工作流，將高品質文生圖、文字精準渲染、圖像編輯與分層控制整合在同一環境中，對創作者、設計師與教育工作者而言，是一套高度靈活且可持續擴充的 AI 影像工具箱。
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* 開發與定位：Z-Image由阿里巴巴通義實驗室開發，定位為「輕量且高性能」的AI圖像解決方案。它具有6B參數，採用可擴展單流DiT（S3-DiT）架構，將文本、視覺語義tokens和圖像VAE tokens連結成統一輸入流，以最大化參數效率。
* 真實感與美學品質：生成圖像具有強烈真實感，同時保持出色的美學品質。
* 雙語文本渲染：在準確渲染複雜中文和英文文本方面表現卓越。
* 提示詞增強與推理：內置的提示詞增強器賦予模型推理能力，能生成更精準的圖像描述。
* 快速推理：在支援的硬體上實現亞秒級推理速度。
Z-Image模型以其極快的生成速度著稱(FP8模型會更快)：
亞秒級生成：Z-Image-Turbo版本僅需8個推理步驟，在專業顯卡上可實現亞秒級出圖。
消費級顯卡表現：在消費級顯卡上，如搭載RTX 4090的設備，生成一張1024x1024解析度的圖片僅需約4.4秒，比FLUX-1 [schnell]快1.5到2倍。生成512x512像素的圖像約需0.8秒。
低顯存設備表現：即使在配備酷睿Ultra 7 255H處理器、銳炫140T核顯及32GB記憶體的輕薄筆電上，生成一張1080x1440解析度的高品質圖片也能在1分29秒內完成，證明其在集成顯卡平台上的「可用」生產力。
Z-Image模型在圖像品質方面能與參數量更大的模型媲美：
真實感與細節：模型能精細還原皮膚質感、髮絲細節及自然光影，生成照片級真實感圖像，品質可與20B以上的閉源旗艦模型媲美。
文本渲染：在複雜排版和海報設計等高難度場景下，Z-Image-Turbo能精準渲染中英文混合文本，保持文字清晰、版式自然。
美學表現：模型的真實感、構圖與美學表現接近或超越國際主流開源模型。
超越競品：在全球權威AI基準測試平台Artificial Analysis的榜單中，阿里6B參數的Z-Image Turbo超越了32B的FLUX.2，成為最強開源圖像生成模型，其ELO分數達到1152，刷新了榜單紀錄。
Z-Image家族包含多個版本，針對不同任務進行優化：
* Z-Image-Turbo：這是Z-Image的蒸餾版本，以僅8個NFEs（功能評估次數）即可達到或超越領先競爭模型的性能。它能在企業級H800 GPU上實現亞秒級推理延遲，並可在僅16GB VRAM的消費級設備上運行。
* Z-Image-Base：非蒸餾的基礎模型，主要用於社區驅動的微調和自定義開發。
* Z-Image-Edit：專為圖像編輯任務微調的版本，具有出色的指令遵循能力。
ComfyUI對Z-Image提供了廣泛的支援和整合：
* 原生支援：ComfyUI自2025年11月26日的v0.3.75版本開始，便已添加Z-Image模型支援，並針對圖像處理工作流進行了性能優化。ComfyUI最新的版本（例如v0.6.0）已完全支援Z-Image-Turbo。
* 工作流：ComfyUI提供了Z-Image的文本到圖像（text-to-image）工作流範例，用戶可下載JSON工作流文件或在ComfyUI Cloud上運行。
* LoRA支援：ComfyUI原生支援Z-Image LoRA格式和Z-Image LoRA訓練。Z-Image工作流也支援「transformer.」LoRA前綴。
* 控制網路 (ControlNet)：
* Z-Image Fun Control Union 2.0：支援圖像修復功能。
* Z-Image Fun ControlNet：支援多種控制條件，如Canny、HED、Depth、Pose和MLSD等。
* 效能優化：ComfyUI持續優化Z-Image模型的記憶體管理和運行效率。例如，v0.6.0版本優化了Lumina/Z image模型，移除了未使用的組件。
* Comfyui-Z-Image-Utilities：這是一個專為Z-Image模型定制的ComfyUI擴展，提供了一系列實用節點。它能透過LLM技術增強提示詞、支援視覺模型、管理會話、自動清理輸出、支援量化（4-bit和8-bit）以在消費級GPU上運行大型模型、雙語支援以及可靠的操作（包含智能重試邏輯），並整合CLIP以簡化工作流。
* 顯存需求：Z-Image-Turbo模型可在僅16GB VRAM的消費級設備上流暢運行，FP8模型(需自行下載)可成功在8GB顯存的本地設備上配置Z-Image-Turbo工作流來生成圖像。
* 生成速度：在支援的硬體上，Z-Image-Turbo能實現亞秒級的推理速度。
* 與SDXL比較：雖然Z-Image在某些方面表現更優，但SDXL在許多應用中仍保持其優勢。Z-Image在生成超高解析度圖像時可與平鋪（tiling）技術結合，但在約3K解析度時圖像品質可能開始下降。
* 安裝方法：Comfyui-Z-Image-Utilities擴展可以通過ComfyUI Manager搜尋並安裝。
* 更新問題：如果ComfyUI更新後，Z-Image模型出現黑白或扭曲變形等問題，建議刪除相關文件並重新下載，或更新ComfyUI到最新的開發版。
ComfyUI對Z-Image模型的持續整合與優化，使其成為AI藝術家和開發者在圖像生成領域中一個高效且強大的選擇。
2026身為教師的必修課精選(Podacst)
以下內容全部都是由Gemini+Notebooklm製作
決戰2026-用兵法解讀AI投資經濟學
https://youtu.be/_SDS-sOR-I8ComfyUI 主流模型對照表（強項 × 中文能力 × 顯存需求 × 用途）
下面提供 最完整但精簡易讀的《ComfyUI 支援模型總對照表》，
將目前常見且主流的 文生圖／圖像編輯／ControlNet／動漫／寫實／產品 模型全部列為統一格式：
（此表為人工整理，不依賴搜尋，針對你目前在 ComfyUI 生態常見的模型）
| 模型 | 強項 | 中文能力 | 顯存需求 | 最適用途 |
|---|---|---|---|---|
| Flux.2 Pro | 最高畫質、4MP級寫實、電影光影 | 中等 | ⭐最高（16–24GB） | 商用海報、攝影風、人像寫實 |
| Flux.2 Dev | 高一致性寫實、專業照片風 | 中等 | 高（12–16GB） | 人像、街拍、場景、影片風格 |
| Flux.2 Dev FP8（產品樣機） | 產品貼圖、包裝展示、Mockup最強 | 中等 | ⭐最低（6–8GB） | 杯子、包裝袋、電商展示圖 |
| Flux Kontext Dev | 教學使用、可視化節點 | 中等 | 中 | 學習 Flux 工作流 |
| Flux Schnell（高速版） | 速度最快、低 VRAM | 中等 | ⭐低（8GB） | 快速預覽、概念草圖 |
| 模型 | 強項 | 中文能力 | 顯存需求 | 最適用途 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen Image Edit 2509（FP8/FP16） | 多圖一致性、ControlNet整合、編輯最強 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 最強 | ⭐中低（8–12GB） | 修圖、替換、角色一致性、圖生圖 |
| Qwen Image Edit（20B MMDiT） | 精準局部編輯、改文字、雙語控制 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 最強 | 中等（12GB） | 文案修改、面部編輯、產品文字編修 |
| Qwen Image（文生圖） | 中文文生圖強、霓虹場景效果好 | ⭐⭐⭐⭐ 高 | 中等 | 中文場景、廣告牌、環境生成 |
| Qwen Inpaint / InstantX 系列 | 修補、換物體、高一致性 | ⭐⭐⭐⭐ | 中等 | 人像修補、局部內容替換 |
| 模型 | 強項 | 中文能力 | 顯存需求 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| ChronoEdit 14B | 基於影片模型 → 物理一致性最強、角色不崩壞 | 中等 | 中高（12–16GB） | 人像一致性、動作修改、背景修補 |
| 模型 | 強項 | 中文能力 | 顯存需求 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| HiDream E1.1 | 修圖更準確、補細節、臉部自然 | 中 | 低（8GB） | 修臉、美化、清晰化 |
| HiDream E1（輕量） | 輕量快、自然語言編輯 | 中 | ⭐最低（6–8GB） | 簡單圖編、快速處理 |
| HiDream E1 Full（舊版） | 基礎圖編 | 中 | 低 | 基礎編輯 |
| 模型 | 強項 | 中文能力 | 顯存需求 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| OmniGen2 | 文案編輯最強、能改文字、能生成貼圖 | 中高 | 中 | 標語、包裝、UI、改字 |
| OmniGen1 | 舊版 | 中 | 低 | 簡單字型/圖編 |
| 模型 | 強項 | 中文能力 | 顯存需求 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| SDXL 1.0 / Turbo | 大場景、寫實、泛用 | 低 | 中高 | 泛用圖片 |
| SD1.5 模型（Anything, Chilloutmix, RealisticVision） | 低 VRAM、高度可控、LoRA 多 | 中 | ⭐低（6–8GB） | 角色創作、動漫、LoRA 作品 |
| 模型 | 強項 | 中文能力 | 顯存需求 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| NetaYume Lumina | 治癒系動漫、柔光、插畫級人物 | 中 | ⭐低（6–8GB） | 畫動漫少女、插畫 |
| Counterfeit | 半寫實動漫風 | 中 | 低 | 漫畫人物、插畫 |
| Anything V5 / V6 | 傳統二次元泛用 | 中 | ⭐低 | 普通動漫 |
| Meina Mix | 美少女特化 | 中 | 低 | 美少女臉部、頭像 |
| 模型 | 強項 | 中文能力 | 顯存需求 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| Juggernaut XL | 寫實人像、場景 | 中 | 中 | 寫實畫 |
| RealisticVision | SD1.5 寫實風最穩 | 中 | ⭐低 | 寫實肖像 |
| 模型 | 強項 | 中文能力 | 顯存需求 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| ControlNet Canny / Depth / Pose | 精準構圖 | 不適用 | 中 | 動作、輪廓控制 |
| IP-Adapter / FaceID | 角色一致性最強 | 不適用 | 中 | 臉部一致性、角色複製 |
| ReferenceNet | 風格參考 | 不適用 | 中 | 複製畫風 |
👉 Qwen 系列（2509 / Edit / Image）
👉 Flux.2 Pro
👉 Flux.2 Dev FP8（產品）
👉 HiDream E1（輕量）
👉 SD1.5 系列
👉 NetaYume Lumina（動漫）
👉 Flux.2 Dev FP8（專為 mockup 設計）
👉 ChronoEdit 14B
👉 NetaYume Lumina
## 📊 最近一個月生成式AI發展概況
進入11月，生成式AI技術進入新的發展階段，從前沿模型研究到實用應用部署，整個生態系統正在加速成熟。以下是10月至11月的重要發展總整理：
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## 🔬 前沿模型與研究突破
### 1. IBM Granite 4.0 Nano 模型
**發布時間**: 11月初
**關鍵特點**:
- 參數規模僅350M～1B，可在8-16GB RAM的個人筆電上運行
- 支持邊緣設備部署，大幅降低AI基礎設施成本
- 開啟AI向本地部署、個人設備遷移的新局面
### 2. Windsurf SWE-1.5 軟體工程代理
**應用領域**: 程式碼生成與除錯
**優勢**:
- 集大模型、統一架構於一體
- 自動化軟體工程任務處理能力突出
- 代表著AI代理從多功能工具向專業化方向發展的趨勢
### 3. Google Gemini 2.5 Computer Use
**功能**: 直接與用戶介面互動
**能力**:
- 可自主填表、瀏覽網站、完成複雜任務
- 性能超越同類競品
- 展示AI Agent從被動工具向主動助手的轉變
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## 🏥 科學研究領域的AI應用
### 4. 量子計算突破
**成果**: Google量子AI團隊成功部署量子演算法
**性能**: 比傳統超級計算機快13,000倍
**影響**: 加速醫療、材料科學領域的研究發展
### 5. 癌症治療新路徑
**模型**: Cell2Sentence-Scale（Google DeepMind與耶魯大學合作)
**功能**: AI輔助免疫系統尋找並對抗腫瘤
**意義**: 開啟癌症療法的新方向
### 6. 核融合能源研究
**合作**: Google DeepMind × Commonwealth Fusion Systems
**目標**: 利用AI加速核融合能源技術商業化
**願景**: 安全、無限的清潔能源前景
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## 💻 消費者應用創新
### 7. OpenAI Atlas AI瀏覽器
**發布時間**: 10月23日
**特色**:
- 整合AI助手直接於瀏覽體驗中
- 多步驟研究、自動化任務能力
- 直接挑戰Google搜尋市場主導地位
### 8. Google Home升級
**新功能**: Gemini for Home
- 取代傳統Google助手
- 上下文理解更強，互動更自然
- 智慧家居體驗邁向對話AI時代
### 9. Tesla Optimus機器人進展
**發布時間**: 10月26日
**改進**:
- 靈活性和感知能力提升
- 物體操控、平衡能力增強
- 預計在工廠、物流領域部署
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## 🎯 行業應用與市場動向
### 10. 科技人才市場變化
**亮點**: ChatGPT Go在印度免費一年
- 展現OpenAI在新興市場的戰略布局
- AI民主化進程加速
### 11. 芯片產業新局面
**Qualcomm AI200/AI250芯片**
- 性能、功耗與成本更優
- 給NVIDIA帶來實質競爭壓力
- AI硬體生態多元化趨勢明顯
### 12. 金融科技革新
**FICO AI專利**
- 更透明、可解釋的AI信用評分模型
- 支持使用替代數據評估信用
- AI在金融包容性中的應用前景
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## 📱 媒體與內容生成
### 13. 視頻與3D生成能力
**進展**:
- 高質量視頻生成工具普及
- 實時編輯功能成熟
- 遊戲、行銷、虛擬實境應用場景爆發
### 14. 小米AI語音模型
**最新版本**: 針對車載和智慧家居優化
- 離線響應時間縮短
- 用戶體驗大幅改善
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## 🌍 治理與安全進展
### 15. 隱私保護與數據治理
**歐盟EDPS更新指南**
- 強化生成式AI的數據保護要求
- 反映全球對AI隱私合規的重視
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## 🎓 整體趨勢分析
### 核心特徵
✅ **模型多樣化**: 從大到小的全譜系覆蓋
✅ **專業化深化**: 通用工具→行業特定代理
✅ **邊緣部署**: 雲端→本地的計算遷移
✅ **應用落地**: 研究→生產環境的加速轉移
✅ **市場競爭**: 新玩家挑戰既有巨頭格局
### 對研究者的啟示
1. **技術選型要點**: 在不同場景下選擇合適規模的模型
2. **研究方向**: 聚焦具體應用領域的專業化模型
3. **技能升級**: 關注AI代理開發與多模態應用
4. **跨領域機會**: AI與傳統產業的深度融合
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## 📚 後續關注重點
✨ **下月預期**:
- 更多開源模型的發布
- AI應用在企業端的落地加速
- 政策法規框架的進一步完善
- 多模態能力（文本、圖像、音頻、視頻）的進一步融合
**資訊來源**: 基於全球主要AI新聞源、技術博客、學術機構的最新公開發布
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執行長日記網頁版
https://felo.ai/page/preview/Yh2ryiLDzsgYWDbJJEZg6A?business_type=AGENT_THREAD&invite=2mvaZRPEeDMXg
簡報版
https://felo.ai/slides/YFFMJQoinWQCc4id33zk8x?modelType=PRO&invite=2mvaZRPEeDMXg
