Image to Image(画像から画像生成)
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
ワークフロー構成プレビュー
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