Qwen Image 2.1 Outpaint LoRA

Qwen Image 2.1 Outpaint LoRA 是专为通义Qwen Image 2.1打造的外绘（Outpaint）LoRA，核心解决原生Qwen Image 2.1扩图时原图容易移位、重新构图的痛点。使用#808080纯灰色填充画布空白区域作为参考图，模型会自动延续场景填充灰色区域，原始图像像素保持固定位置不变，实现干净无缝的画面外扩。

文件版本说明

两个正式版本均为rank32，适配ComfyUI权重键格式diffusion_model.transformer_blocks.*，共384个张量，加载到Comfy-Org发布的Qwen Image 2.1基础模型。

v1与v2对比

二者核心能力一致，都可以锁定原图位置，保证拼接干净。

• v1：见过更极端裁剪缩小场景，适合大幅度外扩
• v2：小、中等尺寸扩展表现略优，在人像、服装类素材专项训练

提示词写法

指令本身就是触发词，放在提示词最前方：

Outpaint the image: replace the solid gray areas with a seamless continuation of the scene, keeping the existing picture unchanged.

可选追加：Scene: <图片内容描述>

推荐搭配Qwen3-VL 8B编码器自动读取原图，生成场景描述，省去手动写图描述。

ComfyUI搭建步骤

1. 图像填充：使用AusBoss Load Image + Pad，填充色#808080；画布尺寸对齐32倍数。v1目标分辨率1.0MP，v2为1~2MP。倾斜图片使用Image Crop + Rotate + Pad，feather设置为0。
2. Qwen Image 2.1编码：填充后的画布作为image_1，resolution填0，使用上面的外绘指令提示词。
3. KSampler采样：25步，CFG=1，euler/simple采样器，denoise=1。
4. VAE解码 → Split Image with Alpha → AusBoss Stitch Inpaint，32px羽化，把原始像素贴回画布。

重要注意：不要用Set Latent Noise Mask做蒙版锁定原图，原生Qwen2.1使用该节点会在接缝生成明显矩形边框；这个LoRA自带锁定原图的能力。

若成品在原图粘贴处出现亮框、重影边缘，检查LoRA是否成功加载；Civitai工作流会跳过缺失LoRA文件静默运行基础模型，不会报错。

关键效果测试

原生Qwen Image2.1做外绘极易重新缩放、重构画面，甚至直接返回灰色边框；加载本LoRA后原图像素坐标锁定，接缝颜色阶跃明显降低。

倾斜图像测试（旋转17°）：无LoRA全部12张图出现原图偏移，最大偏移95px；加载v1/v2后全部样本原图零偏移，解决斜向扩图重影、裁切问题。

训练信息

v1

训练工具：ostris/ai-toolkit；231张原图，生成924组训练对，覆盖单边、对角两侧、角落、三边、全边框、小窗口等多种布局。

训练素材包含CC-BY摄影、CC0博物馆画作、CC0动漫图。

超参：rank32，alpha32，AdamW8bit，固定LR1e-4，1500步，1250步左右收敛。

v2

68张精选素材，47张人像服饰、21张场景/室内/绘画；保留区域占画布45%~93%，无极端小窗口案例。目标分辨率1408，2000步。

限制

1. 超大范围扩图（原图仅占画布15%以内）模型生成内容想象成分高，不同种子差异大；
2. v1训练上限约1MP，v2为1~2MP，更大画布未经过测试；
3. 扩展区域生成的文字仅形似，无法正常阅读；
4. 浅景深照片外扩时，延伸区域会继承原图虚化效果，属于模型固有行为。