Qwen-Image-EditのNSFW版をRunPodで動かした

3Dモデル用の素体3面図を作りたくて、Qwen-Image-EditのNSFW版（Phr00t AIO）をRunPodで動かしてみた。ローカルスペックを調べて、RunPodでの構築手順をまとめたのに続いて、今回が初めての実践。結構事故って、RTX 4090（24GB）では動かず、RTX 5090（32GB）でやっと成功した。

今日試したこと

RTX 4090（24GB VRAM）での失敗

環境

RunPod RTX 4090（24GB VRAM）
テンプレート: runpod/comfyui:latest
ComfyUIパス: /workspace/runpod-slim/ComfyUI/

失敗理由

Phr00t AIO NSFW v18.1（28GB）が24GB VRAMに載らない
--lowvramオプションでも改善せず
FP8版（20GB）はVAE/Text Encoder別途必要で構成が複雑

試したモデル

1. Phr00t AIO NSFW v18.1（28GB）

パス: models/checkpoints/v18/Qwen-Rapid-AIO-NSFW-v18.1.safetensors
結果: 失敗 - 28GBが24GB VRAMに載らない、読み込み中にフリーズ
--lowvramオプションでも改善せず

2. 1038lab FP8版（20GB）

パス: models/checkpoints/fp8/Qwen-Image-Edit-2511-FP8_e4m3fn.safetensors
結果: VAEエラー - このモデルはdiffusion modelのみ、VAE/Text Encoder別途必要
エラー: ERROR: VAE is invalid: None

判明した問題点

1. モデル構成の違い

Phr00t AIO版（All-In-One）

VAE/CLIP統合済み
1つのファイルで完結する設計
ただし28GBで24GB VRAMに収まらない

公式FP8版 / 1038lab FP8版

diffusion modelのみ
以下が別途必要:
- VAE: qwen_image_vae.safetensors
- Text Encoder: qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors

2. 必要なカスタムノード

標準のCLIPTextEncodeではなく TextEncodeQwenImageEditPlus が必要。

このノードはPhr00tがComfyUI標準のnodes_qwen.pyを修正したもの。インストール方法:

# ComfyUIのディレクトリで実行
cd comfy_extras
wget https://huggingface.co/Phr00t/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO/resolve/main/fixed-textencode-node/nodes_qwen.py -O nodes_qwen.py

配布元: https://huggingface.co/Phr00t/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO/tree/main/fixed-textencode-node

3. ワークフローの違い

通常のSD/FLUXワークフロー（CheckpointLoader → LoRA → KSampler）ではなく、 Qwen専用のノード構成が必要

VRAMサイズ別推奨構成

VRAM	推奨構成	備考
12GB	GGUF Q2_K (7.4GB)	最軽量、品質やや劣る
16GB	GGUF Q4_K_M (13.3GB)	バランス型、推奨
24GB	GGUF Q5_K_M (15.1GB) or 公式FP8分離構成	高品質
32GB	Phr00t AIO NSFW (28GB)	フルサイズ、最高品質

RTX 4090（24GB VRAM）での選択肢

選択肢A: GGUF版を使う（推奨）

Q4_K_Mで約13GB、24GB VRAMに余裕で収まる。NSFW対応のままGGUF量子化されている。

必要なカスタムノード:

cd /workspace/ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
pip install --upgrade gguf

必要ファイル:

models/unet/
  └── Qwen-Rapid-AIO-NSFW-v18.1-Q4_K_M.gguf

models/text_encoders/
  └── Qwen2.5-VL-7B-Instruct-abliterated-Q4_K_M.gguf
  └── mmproj-xxx.gguf（同じディレクトリに配置必須）

models/vae/
  └── pig_qwen_image_vae_fp32-f16.gguf

ダウンロード:

pip install huggingface_hub

# GGUF本体
cd /workspace/ComfyUI/models/unet
python3 -c "from huggingface_hub import hf_hub_download; hf_hub_download('Phil2Sat/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO-GGUF', 'Qwen-Rapid-AIO-NSFW-v18.1-Q4_K_M.gguf', local_dir='./')"

# Text Encoder（abliterated版）
cd /workspace/ComfyUI/models/text_encoders
python3 -c "from huggingface_hub import snapshot_download; snapshot_download('Phil2Sat/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO-GGUF', allow_patterns='Qwen2.5-VL-7B-Instruct-abliterated/*', local_dir='./')"

# VAE
cd /workspace/ComfyUI/models/vae
python3 -c "from huggingface_hub import hf_hub_download; hf_hub_download('calcuis/pig-vae', 'pig_qwen_image_vae_fp32-f16.gguf', local_dir='./')"

ダウンロード元: https://huggingface.co/Phil2Sat/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO-GGUF

選択肢B: 公式FP8分離構成

SFW版。VAE/Text Encoder/Diffusion Modelを個別に読み込む構成。

必要ファイル:

models/diffusion_models/
  └── qwen_image_edit_fp8_e4m3fn.safetensors

models/vae/
  └── qwen_image_vae.safetensors

models/text_encoders/
  └── qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors

models/loras/
  └── Qwen-Image-Lightning-4steps-V1.0.safetensors（オプション、4ステップ生成用）

ダウンロード:

pip install huggingface_hub

cd /workspace/ComfyUI/models

# Diffusion Model
python3 -c "from huggingface_hub import hf_hub_download; hf_hub_download('Comfy-Org/Qwen-Image-Edit_ComfyUI', 'qwen_image_edit_fp8_e4m3fn.safetensors', local_dir='./diffusion_models/')"

# VAE
python3 -c "from huggingface_hub import hf_hub_download; hf_hub_download('Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI', 'qwen_image_vae.safetensors', local_dir='./vae/')"

# Text Encoder
python3 -c "from huggingface_hub import hf_hub_download; hf_hub_download('Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI', 'qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors', local_dir='./text_encoders/')"

# Lightning LoRA（オプション）
python3 -c "from huggingface_hub import hf_hub_download; hf_hub_download('Comfy-Org/Qwen-Image-Edit_ComfyUI', 'Qwen-Image-Lightning-4steps-V1.0.safetensors', local_dir='./loras/')"

ダウンロード元:

ワークフロー参考: https://docs.comfy.org/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit

参考リンク

RunPod運用メモ

課金

RTX 4090: $0.59〜0.6/時間（2026年1月時点）
RTX 5090: $0.9/時間（2026年1月時点）
Volume保持（Stop時）: $0.022/時間（$ 0.53/日、約$16/月）

Podの止め方

Stop: GPU課金停止、Volume保持、すぐ再開可能
Delete + Volume残す: Pod削除、Volume保持、次回新規Pod作成必要
Terminate: 完全削除

今回のVolume内容

/workspace/runpod-slim/ComfyUI/models/
├── checkpoints/
│   ├── v18/Qwen-Rapid-AIO-NSFW-v18.1.safetensors (28GB)
│   └── fp8/Qwen-Image-Edit-2511-FP8_e4m3fn.safetensors (20GB)
└── loras/
    └── Multiple-Angles-LoRA/

成功パターン（2026/01/24 確認済み）

入力画像:

入力画像

ComfyUIでの生成画面:

ComfyUIでの生成画面

環境

GPU: RTX 5090（32GB VRAM）
テンプレート: ashleykza/comfyui:cu128-py312-v0.10.0
PyTorch: 2.9.1+cu128
ComfyUI: 0.10.0

モデル

Phr00t AIO NSFW v18.1（28GB）
パス: models/checkpoints/v18/Qwen-Rapid-AIO-NSFW-v18.1.safetensors

ワークフロー

Phr00t公式JSON: https://huggingface.co/Phr00t/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO/blob/main/Qwen-Rapid-AIO.json
ComfyUIにD&Dで読み込み

設定

steps: 4
cfg: 1.0
sampler: sa_solver
scheduler: beta
出力サイズ: 768x768（テスト用、本番は1024推奨）

デフォルトプロンプトでの出力:

デフォルトプロンプトでの出力

プロンプト（3Dモデル素体用）

ポジティブ:

front view, full body, nude, same character, simple flat colors, white background

ネガティブ:

blurry, bad anatomy, deformed, low quality, text, watermark, clothes

素体プロンプトでの出力（実際はモザイクなし）:

素体プロンプトでの出力

3面図を作る場合

front view → side view → back view でそれぞれ生成
入力画像は同じものを使う

生成速度

爆速（4ステップで数秒）

RTX 5090（32GB VRAM）での手順

1. Pod作成

GPU: RTX 5090（32GB VRAM）
テンプレート: ashleykza/comfyui:cu128-py312-v0.10.0（RTX 5090対応）
Disk: デフォルトでOK

※RTX 5090はPyTorch 2.8以上が必要。標準のComfyUIテンプレートは非対応。

2. モデルDL（Web Terminal）

Web Terminal開いて実行：

pip install huggingface_hub

cd /workspace/ComfyUI/models/checkpoints

python3 -c "from huggingface_hub import hf_hub_download; hf_hub_download('Phr00t/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO', 'v18/Qwen-Rapid-AIO-NSFW-v18.1.safetensors', local_dir='./')"

※28GB、約5分

3. ワークフロー読み込み

ブラウザで開く: https://huggingface.co/Phr00t/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO/blob/main/Qwen-Rapid-AIO.json
「Download」ボタンでローカルに保存
ComfyUI（Port 3000）にそのJSONファイルをD&D

4. 実行

チェックポイント: v18/Qwen-Rapid-AIO-NSFW-v18.1.safetensors を選択
画像をアップロード
プロンプト設定して実行