阿里的Qwen3 VL多模态模型具备强大视觉识别能力，核心应用场景是图片反推prompt生成。本文详细介绍了在ComfyUI中部署该模型的步骤，包括安装节点、调整工作流程及使用方法。通过输入图片，模型可生成相应prompt，用于Flux、Wan 2.2等文生图模型制作相似图片。文章还提醒注意环境配置和版本兼容性问题，避免升级后出现错误，适合程序员和小白学习收藏。
今天要分享的是阿里的 Qwen3 VL 多模态模型，具备超强的视觉识别能力。用来做视频、图片的反推简直不要太方便。这是它在 github 的官网地址：https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL
其实这个模型出来好几个月了，它的老版本 Qwen 2.5，2025 年初就已经发布，Qwen3-VL 是其最新升级版。
它的应用场景是什么？
看了前面的介绍，我们可能还是搞不清楚它是个干啥的模型，到底能做什么。
说个非常具体的例子：我们玩 AI 文生图的时候，有时候看到别人的作品感觉非常惊艳，自己也想试着制作一个类似的。此时经常说的一句就是：能不能给一下你的 prompt（文生图提示词）？
Qwen3 VL 的一个典型应用场景就是我们输入给它一张图片，它来识别，然后输出给我们这张图片的 prompt。我们用生成的 prompt 送给 Flux、Wan 2.2 等等其他文生图模型，就能制作和原图相似的图片。
开始部署
因为只是简单的本地部署体验，暂时还用不到精细化控制，所以采用在 ComfyUI 中做部署。
这次安装的是：ComfyUI_Qwen3-VL-Instruct，这是它的 github 地址：https://github.com/IuvenisSapiens/ComfyUI_Qwen3-VL-Instruct/tree/main
第一步，安装节点
打开 Comfy UI，点击 “Manager”，然后点击 “Custom Nodes Manager”， 打开面板。
然后输入”Qwen3-VL-Instruct“进行搜索。如图：
点击安装，第一步完成。
第二步，调整 workflow，替换 Show Text 节点
其实安装完成后，在/Users/xxxx/Documents/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_Qwen3-VL-Instruct/examples 目录下就能找到这个自定义节点自带的 workflow：
把这里的 workflow json 文件拖进来即可。
只是我本地 mac 上使用过程中，最终显示结果的文本节点，显示的是乱码。所以将其替换成了
ComfyUI-Show-Text（节点 github 地址为：https://github.com/fairy-root/ComfyUI-Show-Text）。其他节点不变。最终的 workflow 如下：
单图反推
多图反推
相比于上面的 workflow，这里只是多了一个 Multiple Path Input 节点。
使用
使用非常简单，选择好要反推的图片后，点击运行即可。
只是在 mac 上性能一般，平均差不多都要35 秒上下。
如果是首次配置，它会自动下载模型文件到本地，稍微等待一下即可（具体时间就看自己的网络好不好了）。
等不及的话可以到 Hugging Face 自己下载： https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct/tree/main ，下载后配置到本地的：ComfyUI/models/prompt_generator/ 目录下。（可以考虑手动下载比较大的model-00001-of-00002.safetensors和 model-00002-of-00002.safetensors文件，其他小文件让 comfyui 自己下载）
其他
要注意的是环境问题，最近 ComfyUI发布了新版本：0.3.76。这个版本新引入了 Nodes 2.0。一些老的自定义节点如果兼容不好，运行时就会报错：
记得在这里关闭后再试试，我本地的 Qwen3-VL 就是报这个错，关闭后可以运行。
如无必要真的不要升级 ComfyUI 版本，升级后我的单独反推工作流就翻车了
不想再折腾，就改了改多图反推工作流。改成下图这样：
这个模型真的很强，像我这样反推 prompt ，做图片克隆真的有点大才小用。
最后
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