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Qwen-Image-2.1-GGUF 是 Qwen-Image-2.1 图像生成模型的 GGUF 量化模型库，提供从 Q8_0 到 Q3_K_M 共六个量化版本，专为低显存显卡在 ComfyUI 中运行而生。本文用一张完整对照表讲清六大档位的显存需求，帮你 30 秒选对文件，不再为显存不足而烦恼。

1. 为什么选 GGUF 量化版本？📦

Qwen-Image-2.1 是基于扩散变换器（Diffusion Transformer）的图像生成模型，原生权重对显存要求很高。GGUF 量化技术将权重压缩为不同"档位"，在大幅降低显存占用的同时，尽量保留画面的锐利细节、构图与提示词对齐能力。

本仓库包含 6 个量化文件，体积从3.19 GB 到 7.59 GB不等：

💡 量化数字（如 Q4、Q5）代表每个权重参数保留的比特位数：位数越低，文件越小、显存越省，理论上精度损失也越大。

2. 六大档位显存需求完整对照表 📊

这是全文的核心。官方推荐配置如下：

对照记忆口诀：数字越大 = 文件越大 = 画质越接近原始模型 = 显存要求越高。

3. 30 秒对号入座：你的显卡该选哪档？🎯

选择建议：

• 不确定怎么选？直接下Q4_K_M——它是"标准消费级显卡基线"，也是仓库中展示生成效果所用的版本。
• 显存充足（10 GB 以上）？优先Q6_K，比 Q8_0 省 1.7 GB，画质差距很小。
• 显存吃紧时宁可降一档量化，也不要硬扛爆显存（OOM）。

4. 只下量化模型还不够：三件套缺一不可 🔗

GGUF 文件只是扩散模型本体，完整跑通还需要配套的**文本编码器（Text Encoder）**和VAE。放置目录如下：

⚠️ 三类文件缺一不可，节点加载时找不到文件会直接报错。

5. ComfyUI 加载 GGUF 工作流：4 步出图 ⚡

本仓库自带两套即拖即用的工作流，省去自己搭流程的麻烦：

• 文生图：Qwen_Image_2.1_GGUF_Text2Image.json
• 图生图 / 图像编辑：Qwen_Image_2.1_GGUF_Image2Image_Edit.json

使用步骤：

1. 通过 ComfyUI Manager 搜索并安装ComfyUI-GGUF自定义节点（GGUF 文件的加载依赖它）。
2. 将上述.json工作流文件拖入ComfyUI 界面，流程自动搭建完成。
3. 在Unet Loader (GGUF)节点中，选择你下载好的.gguf量化文件。
4. 确认 CLIP（文本编码器）与 VAE 加载器指向第 4 节放置的文件，点击Queue Prompt出图。

工作流内置分辨率选择器，默认 1:1 方形、1 兆像素起步，可按需在节点中调整宽高比例。

6. 常见疑问快答 ❓

Q：Q4_K_M 和 Q4_K_S 差别大吗？两者都是 4-bit，Q4_K_S（4.06 GB）比 Q4_K_M（4.19 GB）略小。6–8 GB 显卡两者都能跑，一般优先 Q4_K_M，它是更通用的标准档位。

Q：低档量化画面会明显变差吗？量化设计目标就是在压缩显存的同时保留细节与提示词对齐。Q8_0 接近无损；Q4_K_M 在 6–8 GB 卡上仍是官方标准基线，日常出图完全够用。若发现细节损失，可尝试升一档。

Q：4 GB 显存的轻薄本能用吗？可以试Q3_K_M（3.19 GB，推荐 4–6 GB 显存）。这是最低显存门槛档位，建议搭配较低分辨率起步。

Q：想要更多量化版本怎么办？本仓库完整提供 Q3_K_M 至 Q8_0 六个档位，覆盖 4 GB 到 12 GB+ 显存区间，详见仓库说明 README.md。

小结：记住这张表就够了——12 GB 上 Q8_0、10–12 GB 上 Q6_K、8 GB 上 Q5_K_M、6–8 GB 上 Q4_K_M、4–6 GB 上 Q3_K_M。选对档位，配合仓库自带的两套工作流，低显存显卡也能流畅跑起 Qwen-Image-2.1。