Il sabato è partito con una notizia che aspettavamo: Alibaba ha pubblicato Qwen-Image 2.1 Turbo, la versione ufficiale a 8 passi del modello per immagini di cui parliamo di più in queste settimane, già pronta per ComfyUI. Nel frattempo ComfyUI ha aggiunto i nodi nativi per caricare più LoRA in un colpo solo. E c'è un avviso per chi aggiorna spesso dal ramo di sviluppo: il nuovo sistema "assets" è in pieno cantiere.
In breve
- Qwen-Image 2.1 Turbo: checkpoint ufficiale a 8 passi e CFG 1, genera e modifica immagini. File per ComfyUI già disponibili, anche in INT8 da 7,26 GB. Licenza di ricerca.
- ComfyUI, nodi "LoRA stack": fino a 20 LoRA in un solo nodo, ognuna con forza e interruttore. Nel ramo master, arriverà col prossimo aggiornamento.
- ComfyUI, sistema assets: acceso di default il 9 ottobre, ma c'è già una proposta per tornare indietro. Se aggiorni dal master, occhio all'avvio.
Qwen-Image 2.1 Turbo: la versione veloce ufficiale, a 8 passi
Cosa è successo. Il 9 ottobre il team Qwen di Alibaba ha pubblicato su Hugging Face Qwen-Image-2.1-Turbo, un checkpoint "accelerato" del modello base. L'architettura è la stessa (7 miliardi di parametri per la parte che genera l'immagine), ma bastano 8 passi con CFG 1, contro i 40 del modello originale. Come il base, fa sia generazione da testo sia modifica di immagini: istruzioni, più immagini di riferimento, trasformazione di una singola foto o di uno schizzo.
Comfy-Org ha già preparato i file nel suo repository per ComfyUI. Ci sono tre strade:
- il modello Turbo completo in BF16 (14,23 GB);
- il modello Turbo in INT8 (7,26 GB), la versione pensata per chi ha meno memoria;
- una LoRA estratta (0,91 GB) da applicare al modello base che hai già scaricato.
Text encoder e VAE sono gli stessi di Qwen-Image 2.1. Nello stesso repository, sempre il 9 ottobre, sono arrivate anche versioni più leggere dei prompt enhancer, i modelli che riscrivono una richiesta breve in un prompt dettagliato: in formato w4a8 pesano 6,72 GB invece di 9,47 GB.
Perché ti interessa. Fino al 9 ottobre, per avere Qwen-Image 2.1 veloce bisognava affidarsi alle LoRA della community, come Viggle Turbo o Turbo8, di cui abbiamo parlato nelle scorse settimane. Funzionano, ma ognuna ha le sue impostazioni e i suoi compromessi. Una versione ufficiale, fatta da chi ha addestrato il modello, è un riferimento più solido. Meno passi significano meno attesa per ogni immagine: utile quando provi decine di varianti per un cliente o per una storyboard.
Cosa ne pensiamo. È la notizia più utile della settimana per chi lavora in locale. La versione INT8 ha la stessa taglia del modello base INT8, che è già stato testato su una RTX 3060 da 12 GB: per questo ci aspettiamo che il Turbo giri su una scheda come la nostra. Non lo abbiamo ancora provato, e Alibaba non pubblica né requisiti di VRAM né misure di velocità, quindi prendi i tempi con cautela finché non arrivano test concreti. Due avvertenze. La prima: la licenza è la Qwen Research License, come per il modello base, quindi leggila bene prima di usare le immagini in un lavoro commerciale. La seconda: con il Turbo non ha senso alzare passi o CFG sperando in più qualità, perché il modello è stato distillato proprio per lavorare a 8 passi e CFG 1.
Se vuoi capire come gestire Qwen-Image 2.1 con poca memoria, il video "Qwen-Image 2.1 GGUFs | LOW VRAM Workflow" del canale REBEL AI è un buon punto di partenza (riguarda il modello base, non il Turbo).
ComfyUI: un solo nodo per tutte le tue LoRA
Cosa è successo. Il 9 ottobre è stata unita al ramo principale di ComfyUI la PR #16309, che aggiunge due nodi nativi: LoadLoraModel, per applicare le LoRA al modello di diffusione, e LoadLoraTextEncoder, per applicarle al text encoder. In ogni nodo puoi mettere da 1 a 20 righe, e per ogni riga scegli il file, la forza e un interruttore acceso/spento. Le LoRA vengono applicate in ordine, una dopo l'altra. Se spegni una riga, il nodo non carica quel file ma si ricorda file e forza: quando la riaccendi, ritrovi tutto com'era.
Perché ti interessa. Finora chi combina una LoRA di stile, una di personaggio e una turbo finisce con una catena di nodi uno dietro l'altro, oppure installa pacchetti esterni per avere un "LoRA stack". Avere questa funzione nel core significa workflow più ordinati e più facili da condividere: chi li scarica non deve installare nodi aggiuntivi.
Cosa ne pensiamo. È una di quelle piccole cose che fanno risparmiare tempo ogni giorno. L'interruttore per riga è comodissimo per i confronti: stesso seed, stessa scena, accendi e spegni una LoRA e vedi subito cosa aggiunge. Per ora è solo nel ramo master: arriverà a tutti con la prossima versione stabile. Nella PR stessa si legge che alcuni test completi non erano ancora stati verificati al momento della revisione, quindi aspettiamo la release prima di aggiornare i nostri workflow.
ComfyUI e il sistema "assets": un cantiere aperto
Cosa è successo. Sempre il 9 ottobre, con la PR #16884, il sistema "assets" di ComfyUI è diventato attivo di default. È un database locale che cataloga modelli, immagini di input e risultati, e si disattiva con l'opzione --disable-assets. Il giorno dopo, il 10 ottobre, è stata spenta la scansione della cartella output, ed è comparsa una proposta (ancora in bozza) per tornare alla situazione precedente: assets spenti, a meno di avviare ComfyUI con --enable-assets.
Perché ti interessa. Con il sistema acceso, se mancano alcuni pacchetti Python ComfyUI si ferma all'avvio e mostra il comando per installarli. E se fai partire due ComfyUI dalla stessa installazione, il secondo si chiude, perché il database è condiviso.
Cosa ne pensiamo. Se usi la versione portable e aggiorni solo alle release stabili, per ora non cambia nulla. Se invece aggiorni dal master ogni giorno e ComfyUI non parte più, leggi bene il messaggio nel terminale: la soluzione rapida è avviare con --disable-assets. Aspettiamo che la questione si stabilizzi prima di cambiare le nostre impostazioni.
Da provare subito: Qwen-Image 2.1 Turbo nel template ufficiale
Il modo più semplice per provare il Turbo senza scaricare un altro modello da 7 GB è usare la LoRA estratta (meno di 1 GB). Apri il template ufficiale "Qwen Image 2.1: Text to Image" dalla libreria dei template di ComfyUI, aggiungi un nodo LoRA dopo il caricamento del modello e scegli qwen_image_2.1_turbo_lora_avg_rank_178_bf16.safetensors. Poi imposta il campionatore a 8 passi e CFG 1. Genera la stessa immagine con lo stesso seed prima con il modello base a 40 passi e poi con la LoRA Turbo: confronta i tempi e i dettagli, soprattutto nel testo e nei materiali. Se il risultato ti convince e usi il Turbo spesso, a quel punto conviene scaricare il modello INT8 completo.
Per approfondire
Per orientarti tra Qwen-Image, FLUX e gli altri modelli c'è la nostra guida ai modelli AI per immagini in ComfyUI; per il video, quella ai modelli AI per video. Se stai pensando a una scheda video con più memoria, leggi la guida alle migliori GPU per l'AI e i conti su quanto costa creare con l'AI in locale o online. Se parti da zero, inizia dalla guida introduttiva a ComfyUI.
È tutto per questa volta. Scarica i nostri workflow gratuiti dalla sezione ComfyUI e seguici sul canale YouTube @tutorial3d. Buon weekend e alla prossima con le novità dell'AI.
