在指哪打哪这个方面，开源模型中，Qwen2.1-image还是遥遥领先的！
普通的图片编辑任务，例如换头，改颜色，换服装等等都是手到擒来！
但是在特殊要求任务里，能够做到Qwen2.1的水平的，可能就是闭源图像编辑模型了。
下面来看看Comfyui中，比较特殊的一些任务的处理效果。
这些姿势大家可以尝试用不同模型生成，看看是否能够达到效果。
我在前期的测试中，这些姿势生成出来都是很诡异的，并不自然，也达不到效果。
测试使用3图融合工作流
Qwen2.1生图失败经验分享：
1.手写提示词，描述姿势和动作，使用了加速Lora，结果：姿势没还原，人物手脚模糊扭曲。X
2.使用qwen3.5生成提示词，不使用任何Lora，25步生成，结果：人物正常了，但是动作姿势不还原，有随机姿势。X
3.使用调整后的专用提示词，使用Controlnet的openpose，不使用任何Lora，25步生成，结果：人物姿势扭曲，不能正确识别背对镜头转身等描述，人物整体诡异。X
4.使用调整后的专用提示词，不使用任何Lora，25步生成，结果：人物正常，姿势基本还原，略有小不同。V
5.使用调整后的专用提示词，使用Controlnet的openpose，引导姿势，不使用任何Lora，25步生成，结果：人物正常，姿势还原准确。V
通过上面的对比生成，总结以下特点：
1.提示词最重要，尽量使用qwen2.1的skill生成，姿势要准确描述。
2.Controlnet可以锦上添花，有效辅助姿势的准确生成。
3.不要使用任何lora，不论是一致性，加速，美化等等Lora都不要使用，严重影响生图效果，使用原始生成方法。
以后再看到喜欢的人物姿势，都可以完美复刻了！
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