如何兼顾“创意”与“真实”？用 Qwen-Image + Wan 2.2 实现高质量图像生成

阿里Qwen项目组近期发布的两款模型Qwen-Image和Wan 2.2都具有图像生成功能，但两款模型在生成图片的时候具有局限性：

• Qwen-Image 擅长创意构图，想象力丰富，但人物细节 AI 感明显，缺乏真实感；
• Wan 2.2 生成图像高度写实，光影自然，但原创性较弱，难以跳出训练数据的框架。

有没有可能——让一个模型负责“创意构思”，另一个模型负责“细节还原”？

答案是：可以。而且这两个模型还来自同一技术体系，潜空间（Latent）兼容，能够无缝衔接。

本文介绍一种高效的两阶段图像生成工作流：

• 👉 前半段用 Qwen-Image 构思画面
• 👉 后半段用 Wan 2.2 低步数模型完善细节

最终实现 “既有想象力，又很真实” 的高质量图像输出。

为什么这个组合可行？

✅ 潜空间兼容：Latent 可直接传递

Qwen-Image 与 Wan 2.2 均基于类似的 VAE 结构设计，其生成的 Latent 表示在语义和维度上完全对齐。这意味着：

你可以将 Qwen-Image 输出的 Latent 直接作为 Wan 2.2 的输入，无需反向编码（如 img2img 中常用的 encode → decode），也不会丢失语义信息。

这为“跨模型接力生成”提供了基础支持。

✅ 功能互补：各司其职

二者结合，相当于让一位概念艺术家先画草图，再由写实画家完成最终作品。

• Qwen-Image模型：https://modelscope.cn/models/city96/Qwen-Image-gguf
• Wan 2.2模型：https://modelscope.cn/models/QuantStack/Wan2.2-T2V-A14B-GGUF
• 网盘下载：https://www.123865.com/s/hyQyTd-DkADv 提取码:uMCv

🛠️ 推荐工作流：两阶段生成法

云端平台

此工作流对于显存要求较高，如果你显卡不行，可使用在线平台进行图像生成。

• 地址：https://www.runninghub.cn/post/1953869757994946562/?inviteCode=16188893

第一阶段：Qwen-Image —— 创意起稿

使用 Qwen-Image 生成初始 Latent，重点在于确定画面结构与核心元素。

✅ 推荐分辨率（按用途选择）

建议使用官方推荐尺寸，避免拉伸失真，提升生成稳定性。

参数建议：

• 采样器：res_2s/bong_tangent
• 输出：保留 Latent 或直接输出中等分辨率图像用于下一阶段

此采样器需要安装RES4LYF节点。

RES4LYF：强大的采样工具集，结合 ClownsharKSampler 实现了对多种模型的高质量图像与视频生成支持

第二阶段：Wan 2.2 —— 细节增强

将第一阶段的结果输入 Wan 2.2，进行低噪声、少步数的精细化重绘。

使用模型：

• 基础模型：Wan 2.2 GGUF 版本（根据显存选择大小）
• LoRA 加速组合：
  • Wan2.1_T2V_14B_FusionX_LoRA
  • Wan2.2-Lightning_T2V-v1.1-A14B-4steps-lora_LOW_fp16

这组 LoRA 支持 4 步快速采样，在保持质量的同时大幅提升推理速度。

推荐 LoRA 提升真实感：

• Smartphone Snapshot Photo Reality
  显著增强照片级真实感，改善皮肤质感、光影过渡与镜头畸变，使图像更接近手机实拍效果。

参数建议：

• 采样器：res_2s/beta57
• 强度（Denoising Strength）：0.4–0.6（保留结构，优化细节）
• 步数：4

实际耗时取决于显存大小与是否使用量化模型（如 GGUF 格式）。

使用建议与注意事项

1. 显存不足时：优先使用 GGUF 量化模型（Qwen-Image GGUF + Wan 2.2 Low GGUF）
2. 保持语义一致：第二阶段不要修改 prompt，以免与第一阶段构图冲突

总结

Qwen-Image 与 Wan 2.2 的组合，代表了一种新的 AI 图像生成范式：

不是依赖单一模型“全能”，而是通过多模型协同，发挥各自所长。

• Qwen-Image 负责“想得到”
• Wan 2.2 负责“做得真”

这种“分工式生成”不仅提升了最终图像质量，也为未来更复杂的生成流程（如加入视频生成等）提供了可扩展的基础。对于追求高质量写实图像的创作者来说，这套工作流值得尝试。