今天给大家演示的，是一个基于Qwen Edit 的同人同景同服装一致性模特套图生成工作流。它通过单张人物照片自动生成多张保持人物一致、场景一致、服装一致的专业级套图，同时在表情、动作、景别与拍摄角度上灵活变化。整个流程依靠 Qwen VL 识别人物特征，再由 Qwen Image Edit 系列模型进行图像一致性生成，最终产出高质量、风格统一、真实感强的成片，为模特套图创作带来极高效率。文章目录工作流介绍核心模型Node 节点工作流程大模型应用AILab_QwenVL 图像内容解析与结构化提示生成CR Prompt Text 自定义提示词规则构建TextEncodeQwenImageEditPlusAdvance 图像编辑指令编码器TextEncodeQwenImageEdit 基础图像编辑指令编码器使用方法应用场景开发与应用工作流介绍这个工作流围绕「从一张参考图生成多张一致性模特图像」展开，前端由Qwen-VL对人物特征、服装、场景进行结构化理解，再将提炼后的提示词送入Qwen-Image-Edit系列模型进行编辑与生成。整个系统依靠 CLIP、VAE、UNET、Lora 加载器和多种自定义节点协作，确保输入图像的风格、光线、轮廓与关键特征在所有生成图中保持稳定。核心模型本工作流的核心由多个 Qwen 系列模型组成。CLIP 提供视觉编码能力，VAE 负责图像潜空间转换，UNET 担任图像编辑生成的主体网络，同时配合 Lora 加载器提供强化一致性的权重调整。Qwen-VL 则用于解析参考图内容并生成结构化提示词，使生成结果更加贴合人物与场景特征。模型名称说明qwen_2.5_vl_7b.safetensors用于图像理解与内容解析的 Qwen VL 视觉语言模型qwen_image_vae.safetensors图像潜空间编码与解码的 VAE