Qwen-Image ControlNet正式支持：深度、Canny与Inpaint局部重绘，精度升级！

一、Qwen-Image-ControlNet-Union介绍

通义千问多合一ControlNet-Union终于来了！实测深度/线稿/重绘/姿势四大控制，操作简化10倍！ InstantX新推出的Qwen-Image-ControlNet-Union，这个模型3.29G，InstantX团队出的CN控制模型一直都是精品，Flux也是这个团队出的最好用，这次终于有了，太妙了，前面（Qwen-Image的Controlnet精准控制图像生成：depth、Canny与Inpaint局部重绘）玩的可以毫不犹豫删了。

Qwen-Image-ControlNet-Union能力

该存储库提供了一个统一的 ControlNet，支持Qwen-Image的 4 种常见控制类型（canny、soft edge、depth、pose）。

Model Cards

• 该 ControlNet 由从预训练的 Transformer 层复制的 5 个双块组成。
• 我们使用 10M 高质量一般图像和人类图像的数据集从头开始训练模型 50K 步。
• 我们在 BFloat16 中以 1328x1328 分辨率进行训练，批量大小 = 64，学习率 = 4e-5。我们将文本删除率设置为 0.10。
• 该型号支持多种控制模式，包括精明、软边、深度、姿势。您可以将其用作普通 ControlNet。

二、相关安装

要想使用最新的这个InstantX家的Controlnet模型，需要更新一下本地的Comfyui>=0.3.52。Controlnet Union 也支持多重控制。也就是我们可以同时开两个控制窗口，使用不同的预处理器，然后同时选择 Controlnet Union 做为控制模型，这样运行起来显存压力更小。

模型地址：文末下载

官方模型：diffusion_pytorch_model.safetensors（建议重命名一下否则后续分不清具体模型）

模型地址：https://huggingface.co/InstantX/Qwen-Image-ControlNet-Union

模型路径：

comfyUI/models/controlne/qwen-image

核心应用：

要使用InstantX的ControlNet也很简单，用法和Flux生态下一样，你看下这个图就知道了（Flux ControlNet V2 控图模式：FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro-2.0）

注意：Union模型，同时支持四种模型，所以这里一样要使用设置UnionControlNet类型来选择模型类型。

三、官方演示

四、总结

以上就是Qwen-Image最强ControlNet的测试体验了，超级棒，可比前几天测评的好太多了。快玩起来吧。技术的迭代是飞快的，要关注最新的消息才不会掉队。