此工作流程示範在 ComfyUI 中使用 Qwen-Image 的 20B MMDiT 擴散 Transformer 進行文字轉圖像生成。它以專用的 Qwen-Image 生成節點為核心（UUID: e5cfe5ba-2ae0-4bc4-869f-ab2228cb44d3），此節點會載入 Qwen-Image 模型權重，並直接從你的提示詞產生圖片。MarkdownNote 節點在圖形中提供行內指引，SaveImage 節點會將最終輸出寫入 ComfyUI 的輸出目錄。
在技術上，Qwen-Image 節點會端到端執行 20B MMDiT 模型，內部處理提示詞條件設定與擴散步驟。官方模型檔案可從 Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI 儲存庫取得（Hugging Face 或 Modelscope）。工作流程提供實用的長寬比與解析度預設（例如 1:1 的 1328×1328、16:9 的 1664×928、9:16 的 928×1664、4:3 的 1472×1140）。在 RTX 4090D 24GB 上，已觀察到 FP8 e4m3fn 設定首次產生一張圖片約需 90 秒，之後圖片通常更快（視設定而定）。Qwen-Image 的設計包含在圖片中渲染多語系文字，因此很適合海報、告示、UI mock，以及其他需要可讀文字的圖形內容。
API
從程式碼使用此工作流
每個 Comfy 工作流都是一個 JSON 圖。下方的 payload 就是此工作流，與 ComfyUI 執行時完全相同 — 你可以從此 URL 取得、放入版本控制，或在 ComfyUI 載入並逐節點執行。
使用 Comfy SDK 以 TypeScript 或 Python 執行。相同程式碼可用於 Comfy Cloud 或你自架的 ComfyUI — 只需更改 base URL。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "Qwen千問-圖像：文生圖" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("image_qwen_image_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("60")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK 需使用 API 格式的工作流：請在 ComfyUI 開啟此工作流，並使用 檔案 → 匯出工作流（API）。
常見問題
