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Qwen3-VL插件,支持视频反推,这个用途还是很大的,本地低显存也能跑,各种模型版本支持。

一、Qwen3-VL介绍

今天来分享下这个Qwen3-VL模型,10月份开始Qwen3-VL的各种低配版模型陆续发布,让我们个人电脑也支持使用。

Qwen3-VL 是迄今为止 Qwen 系列中最强大的视觉语言模型。这一代产品全面升级:卓越的文本理解和生成、更深层次的视觉感知和推理、扩展的上下文长度、增强的空间和视频动态理解以及更强大的智能体交互能力。

低配 PC 也能跑!Qwen3-VL 8B 模型反推视频封神:比 MiniCPM-4-V 快 2 倍,显存仅需 10GB ...

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这次之所以来介绍这个,主要是它支持对视频的反推,以前视频反推开源里面就只有MiniCPM-4-V,现在有了Qwen3-VL了嘿嘿。

测试下来还是很好用的,今天就教大家如何本地部署这个版本的模型。

二、相关介绍

想使用Qwen3-VL系列模型,对应的插件推荐2个,一个是本地调用模型版本,另一种是远程调用API版本,我自己更喜欢调API版本,因为可以调满配模型,每天2000次免费额度。

本地模型版本说明

先说本地版本,本地版本安装最麻烦的其实一个依赖文件要求的版本很高,transformers>=4.57.1 这个么高的版本容易导致其他插件出问题,所以用不用靠大家自己取舍,但是我介绍还是要介绍。

对应的模型的见网盘,给大家提供了

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模型存放路径:ComfyUImodelsprompt_generator

我给大家提供了3个版本的模型,具体使用哪个根据自己显存来定。

远程API版本说明

这个之前其实介绍过,需要配合魔搭社区API使用,每天2000次的免费调用次数

魔搭社区地址如下: https://modelscope.cn/home

左侧有这个访问令牌,点进去获取你的API Key

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这样后面节点就可以使用了,想用哪个模型可以自己切到模型库这里选择,今天这里我就用最新的通义千问3-VL-235B-A22B-Instruct

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对了,要想最后使用,你还需要绑定下你的阿里云账号,不然不能用

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ok,如何获取API key以及获取模型使用的模型名称后就可以了,接下来我们来具体介绍。

三、使用说明

工作流已发Runninghub,前往体验or下载:

下面我们分别介绍2个版本的节点使用,就拿最常见的图片反推以及视频反推来举例。

3.1 本地版工作流

本地版本插件用的核心节点就一个Qwen3 VQA

图片反推

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这里使用了 Qwen3-VL-8B-Instruct模型,其他都不用管,上传图片后填写提示词模板即可。

这种大模型是支持根据你的具体要求来写提示词的,所以不管想生成图片或者视频的提示词都是可以的,只要自己把提示词开干家写好就行。

视频反推

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这个就是今天的重点,也就是视频反推,用上面的节点就可以很好的把分析视频,得出视频的提示词后我们可以自己去文生视频了。

提示词模板我放到工作流里面自己下载获取,这里用的是谷歌veo3的json格式的提示词模板。

核心就这2个的使用,根据提示词反推后出图以及出视频我们后面说。

3.2 API版本工作流

我更推荐使用这个远程API的调用,因为可以调用满配的大模型,用起来很爽,加上每天可以免费调用2000次,只要不是NSFW用途,用API调用是最佳选择。

之前给大家推荐智谱的反推,现在再加一个这个节点的。

这个插件里面好用的很,包含如下几个功能

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图片反推

先使用Qwen-Vision 图生文节点节点来生成提示词

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model这里你要手动输入我们上面获取的Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct这个模型名称,也可以根据自己情况填入其他的模型。

然后我再用Qwen-Image 生图节点节点来生成图片,一切都调用API,爽歪歪。

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给你们看看洗图效果对比,是不是很酷啊。

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视频反推

使用反推使用Qwen-Video 视频生文节点节点即可。

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反推出来的提示词我放到之前那个动态很好的smooth文生视频工作流去跑,下面是对比视频

效果还是很棒的,大家可以把这个节点利用起来。

注意事项

本地版本这个插件安装的时候transformers这个依赖版本要求太高是个问题,安装前记得先备份下python包,免得出问题。

或者直接按我推荐的使用API版本。

四、在线使用
云端镜像

大家如果没有本地 ComfyUI 环境,或者本地显卡配置低于 16G 的,可以使用嘟嘟部署的仙宫云镜像,可直接加载使用。后续分享的工作流都会更像到镜像中,一周更新一次,方便大学学习。

目前整合了2个镜像,一个是Flux绘图用的,另外一个是针对视频模型的,之所以分开是一些模型兼容问题,分开比较好处理。

镜像名称:嘟嘟AI绘画趣味学

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云平台镜像地址:

https://www.xiangongyun.com/image/detail/d961a7dc-ade3-4bd5-a7c6-92ac49ff5e4b?r=37BCLY

https://www.xiangongyun.com/image/detail/81716d29-4461-4b0b-ba4b-7b9b7dd569d3?r=37BCLY

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chaoge1 昨天 14:05
学习学习,感谢大佬
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25hours 昨天 19:57
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