ローカルでVRAM 8GBで「着せ替え」画像生成

洋服の試着画像をAIで生成する「バーチャル試着（Virtual Try-On）」は、これまでクラウドサービスや高性能GPUが前提でした。しかし本記事で紹介するComfyUIワークフローは、GGUF量子化されたQwen-Image-Editと専用LoRAを組み合わせることで、VRAM 8GB程度のミドルスペックPCでもローカル環境で着せ替え画像を生成できるよう設計されています。 カスタムノード「ComfyUI-GGUF」（GGUF量子化モデルを読み込むために必須） https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF カスタムノード「ComfyUI-KJNodes」（画像リサイズノードなどに使用） https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes 下記で紹介する各種モデルファイル 目安VRAM：8GB以上（詳しい理由は後述） 使用モデル Qwen_Image_Edit-Q3_K_S.gguf Qwen-Image-Edit-2511-Lightning.safetensor clothes-try-on-clothing-transfer-qwen-edit.safetensor qwen_image_vae.safetensors ※VRAM 8GBで初回生成１時間程度、その後は２０分程度で生成されるようになります