用途：在 ComfyUI 中构建基于 Qwen2.5-VL 的自然语言图像编辑工作流，让模型“看到”源图并按要求生成编辑后的图像。
主要能力与内容： 1）模型加载：UNETLoader（qwen_image_edit_2511_bf16.safetensors）、CLIPLoader（type=qwen_image，qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors）、VAELoader（qwen_image_vae.safetensors），并列出若干社区替代 UNET。 2）条件编码节点：推荐 TextEncodeQwenImageEditPlusAdvance_lrzjason（来自 qweneditutils），可直接输出 LATENT（无需 EmptyLatentImage），含 VL 缩放/非缩放图像槽、target_size、crop_method 等；也介绍内置 TextEncodeQwenImageEditPlus 等变体及其输入输出差异。 3）加速：多条 Lightning LoRA（4 步、8 步）及配套采样参数（steps、cfg、sampler、scheduler、denoise）。 4）分辨率规则：编辑图的分辨率由源图继承，需 LoadImage→FluxKontextImageScale→（编码器与 VAEEncode）→KSampler；用 EmptyLatentImage 会导致平坦图像或非源图结果（#2678、#2681）。 5）提示写法：自然语言编辑指令、多角度 LoRA 的 <sks> 结构化模板，负条件用 ConditioningZeroOut。 6）XY 图测试：用 Easy Nodes 的文本列表、Split String、easy textIndexSwitch、easy promptReplace、easy XYPlotAdvanced 等做参数网格扫描。
使用方式：按文中 JSON 示例连接节点；KSampler 的 latent_image 接 Advanced 节点输出 [1]，positive 接 [0]；denoise 低于 1.0 时必须用源图 VAEEncode 的 latent。
限制：显存约需 17–18GB（UNET 约 10GB、CLIP fp8 约 7GB、VAE 约 200MB）；切换模型族前清空 VRAM；社区重打包模型可能需要官方额外节点。收费、价格与平台支持等信息资料未提供。