Qwen Image 2.1小字崩坏原理及解决：全新PE节点支持Uncensored GGUF与不同PE对比

作者：@T8star-Aix

Qwen Image 2.1小字崩坏原理及解决：全新PE节点支持Uncensored GGUF与不同PE对比

一句话导读：基于全片口播转写，本篇说明 Qwen Image 2.1 出图「小字崩坏」的真实原因，并对比官方 PE（Prompt Rewrite）专用模型与外接 API/本地大模型两种改写路径；同时介绍 T8 新开源的 PE 节点、Uncensored GGUF，以及 Open 贞贞提示词画廊与 RunningHub 工作流更新要点。

核心内容：
1. 背景与目标：Qwen Image 2.1 开源后，想要图像效果稳定，提示词扩写几乎必不可少。上期已有非官方/外接扩写节点；本期针对作者团队发布的官方 PE 模型单独做了新节点，并与旧节点做效果对比（强调合规使用）。
2. 两种改写路径：①外接 API 或本地模型（如 Qwen3.8、27B、9B 等）做提示词增强；②使用作者团队发布的专用 PE 模型——分文生图（T2I）与图像编辑两套，并配合 GitHub 仓库更新的专用系统提示模板。
3. 新节点能力：新 PE 节点可选择任务类型（文生图/图像编辑，一般选 automatic）、输出比例（可手动或自动；新版已补 9:16）、输出语言（中/英便于二次改写）、模型选择（含带审核与 Uncensored 无审核 T2I；编辑与视觉模型会按任务自动组合），并可配置生成后是否卸载模型、种子策略。作者提到部分种子/参数会触发类似 img-1 的审核失败，以及 token 过长被截断导致失败，新版已放宽与重试处理。
4. 接入官方工作流：图像可多张连入 PE 节点，输出 stream 接到 Qwen Image 2.1 文本编码节点即可；本地用 Q4 量化约在 4060 上十余秒级完成改写，需要更高质量可换 Q6/Q8（作者侧可见 Q5/Q6）。RunningHub 上因机型缓存/下载加载会更慢（示例约四十余秒），且云端节点版本可能滞后，本地更新到最新更稳。
5. 小字崩坏原理（重点）：Qwen Image 2.1 对「未明确写出的小字内容」不会像 GPT Image 一类模型那样自动合理补全——若只说「有很多字」却不说明写什么，模型只能以乱码/崩字形式表现。对比可见：用常规外接改写时，大字（已写明）正常、小字易崩；换 PE 专用模型后，即便未逐字写清，也会自动补全小字，整体文字可读。解决办法只有两条：用 PE 专用模型，或在外接/本地改写时明确把要出现的文字内容写清楚（相对更强的外接模型可协助补全）。
6. PE 相对外接的价值边界：系统提示大体一致时，整体画面差距未必巨大；PE 的核心优势是针对 Qwen Image 2.1 训练过的表达更贴合，尤其在小字/文字细节上更稳。视频后半也说明「到底用外接还是 PE」需要实测，而非口头站队。
7. 周边更新：①独立站 Open 贞贞（openzhenzhen.com）集中放视频/图像教程提示词，后续不打算收费；②RunningHub 上提示词强化工作流曾因上架时参数从 22 个被改成 20 个导致错位报错（上游 Smile 侧修复中），以及前端接 Prompt 触发 “prompt is required”、实际提示词未生效——本地节点已更新，云端预计次日才完全正常；③当天更新了多个工作流，旧问题工作流也做了说明。

适合人群：在 ComfyUI / RunningHub 上使用 Qwen Image 2.1，关心小字清晰度、提示词扩写节点选型，以及需要 Uncensored GGUF / 官方 PE 对比结论的创作者。

补充说明：本文依据授权视频全片语音转写（faster-whisper small）整理；ASR 可能将「T8/贞贞/Qwen/PE/GGUF」等专有名词听成近音字，已按视频主题与简介资源校正。请以原视频演示与作者发布的工作流/节点仓库为准，并遵守合规使用要求。


相关夸克网盘链接：
【模型及改版工作流：https://pan.quark.cn/s/65fc5c267aa1】
【T8 CF整合包V21：https://pan.quark.cn/s/af20c54c9a13】
【无限画布整合包v3.1.8：https://pan.quark.cn/s/5871a0142ff3】
【贞贞整合包V4.9C：https://pan.quark.cn/s/ed4f5cc2db75】