ComfyUI Extension: ComfyUI-Qwen2.5-VL-7B-OPENVINO

Authored by blackmeat1225

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2 stars

Run ComfyUI workflows without the setup

No installs, no CUDA version roulette, no GPU sitting idle on your bill. Bring a workflow and run it in the browser.

A custom ComfyUI node that unleashes Intel CPU + iGPU power via OpenVINO.

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Custom Nodes (5)

README

<div align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/710daad0-e456-4198-9dc3-6506fd410e8d" alt="ComfyUI Z-Image Turbo OpenVINO Banner" width="100%"/>

⚡ComfyUI-Qwen2.5-VL-7B-OPENVINO

Text-to-Image at Blazing Speed — Powered by Intel OpenVINO

License: MIT ComfyUI OpenVINO Python

</div>

🌟 簡介 / Introduction

為 Intel 內顯玩家量身打造的 ComfyUI 加速節點！
A custom ComfyUI node that unleashes Intel CPU + iGPU power via OpenVINO.

這個節點由 Claude / DeepSeek / Gemini AI 協助開發，讓配備 Intel CPU（如 i5-1135G7）的使用者，能在 ComfyUI 中透過 Intel 內顯（iGPU）執行 Z-Image Turbo OV Model，獲得驚人的生成速度。

| 方案 | 解析度 | Steps | 時間 | |------|--------|-------|------| | 🐢 Z-Image Turbo GGUF Q2 | 512×512 | 7 | ~1500 秒 | | ⚡ 本節點 (OpenVINO) | 512×512 | 7 | 90S 秒 (約快 20 倍！) |

💡 模型作者（非本人）： [(https://huggingface.co/helenai/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-ov-int4)]

🚀 安裝 / Installation

⚠️ 強烈建議使用全新的虛擬環境 (VENV)

Step 1 — 取得專案 / Clone the repo

cd /ComfyUI/custom_nodes/
git clone https://github.com/blackmeat1225/ComfyUI_Z-Image_turbo_OPENVINO.git
cd /ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_Z-Image_turbo_OPENVINO

model_path=F:\ComfyUI\models\openvino\Qwen2.5-VL-7B-Instruct-ov-int4

Step 2 — 安裝依賴 / Install requirements

⚠️ 必須先執行 uninstall 步驟！

python.exe -m pip install --upgrade pip
pip install openvino-genai pillow

🎨 使用方式 / How to Use

啟動 ComfyUI 後，在左側 Custom Nodes 面板中找到本節點：

<div align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/cb6e847f-9f85-46a5-b243-3a03ce1e409c" width="480" alt="節點面板"/> </div>

🟢 Method 1 — Text to Image（純文字生成）

由 Claude AI 設計

直接用文字描述你想要的畫面：

The subject in the image is an anime-style character with long, straight silver hair.
She is wearing a black, form-fitting outfit that includes a lace bra and a matching skirt.
The outfit has a glossy finish, giving it a sleek and elegant look...
<div align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/a90905be-3ec4-47a8-953c-a8aca4191199" width="100%" alt="Method 1 示例"/> </div>

🟡 Method 2 — Florence2 Combo（偽 ControlNet）

由 Gemini AI 設計

📦 需要額外安裝：pip install timm

看兩張圖，比較久，但效果穩定，偶有火柴人殘影。

<div align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/b2d22fcd-e312-4d77-b650-0afc3c3a4a5b" width="100%" alt="Method 2 示例"/> </div>

🔵 Method 3 — Qwen2.5-VL-7B（偽 Image to Image）

由 DeepSeek AI 設計

一眼看一個 → 把兩張圖先合併成一張再看，速度較快，但偶爾會出雙胞胎 👯

<div align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/cfe5c726-ba71-48ba-9f79-1e8b8d455021" width="100%" alt="Method 3 示例"/> </div>

🟣 Method 4 — Qwen2.5-VL-7B（偽 ControlNet）

由 DeepSeek AI 設計

<div align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/66b1850f-21f8-400c-aabf-976c3fe831c0" width="100%" alt="Method 4 示例"/> </div>

📋 節點說明 / Node Reference

| 節點名稱 | 功能 | 備註 | |----------|------|------| | ZITNT_SIMPLE | 純文字生成圖片 | 🌟 主節點，推薦使用 | | Florence2 Combo | 圖片引導生成 | 需安裝 timm | | Qwen2.5-VL 單張 | Image to Image | 偶有雙胞胎問題 | | Qwen2.5-VL 雙張 | ControlNet 風格 | 速度稍慢但穩定 |

其他節點為 AI 協助生成，ZITNT_SIMPLE 是作者最推薦的核心節點，其他節點可自行探索。

🙏 致謝 / Credits

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希望讓所有 Intel 內顯玩家都能享受 AI 繪圖的樂趣！ 🎉
Made with ❤️ for the Intel iGPU community

</div>

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