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qwen21-nsfw-pose



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Qwen-Image 2.1 本地 NSFW / 姿势出图完整配方 — 作者级提示词结构 + NSFW LoRA + 136 个 3D 姿势库 + VNCCS 人偶精确姿势控制。

基于 ComfyUI + qwen_image_2.1_int8_convrot 底模（与 Civitai 作者同款底模），复刻并验证过 Civitai 作者样图（2026-10-12）。

- 适用：Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw（agent 技能）+ 人类手动使用
- 内容：可跟跑的作者案例、强制配方、姿势大胆度阶梯（L0–L3）、完整依赖与安装指南

演示（3D 人偶调姿势 → 一键生成 → 成品，Route ④）：



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 效果展示

 本配方输出：同一海边场景的三级对照（L0 → L1 → L2）

| L0 · 全着装，无 LoRA（提示词即全部） | L1 · 湿身泳装 + [email protected] | L2 · 极低机位 + 湿身蹲姿 + [email protected] |
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三张图同场景递进：L0 只有提示词；L1 加 LoRA + 显式皮肤/水珠描写；L2 再加低机位与开合姿态。LoRA 负责质感，提示词负责信息密度，机位负责大胆度。

 NSFW 效果（⚠️ 以下图片包含裸露内容）


👇 点击上方卡片展开作者原图（含裸露内容 · 18+，再点收起）

作者原图（Civitai showcase，本配方复刻的目标）：

| 作者 · 淋浴（tawsLoRa） | 作者 · 按摩（tawsLoRa） | 作者 · 自拍（TheseAlpacas） |
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用 §「快速开始」的命令可复刻淋浴那张（复刻输出已验证与作者原图同场景同构图，见 downloads/samples/phase5_meta.json 与本文快速开始一节）。

 3D 人偶精确姿势（Route ④，136 姿势库）

默认人物图 references/src_standing.png；姿势 = 骨骼旋转 JSON（MakeHuman 网格 + three.js 渲染），
换姿势且保身份。姿势库来源：HuggingFace 4 个公开仓库（Totemistyk/General_Poses、
Totemistyk/Ballet_PoseStudio、MIUProject/VNCCS_PoseLibrary_Main、
MIUProject/MySuperPoseRepo）+ 55 个手工精选，共 136 个。

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 快速开始（作者案例跟跑）

前置安装见 install/setup.md。装好后先跑一次自检（只读，不改动任何东西）：

bash
python3 scripts/doctor.py


它逐项检查 ComfyUI 连通性、底模/LoRA、VNCCS 节点、姿势库、浏览器后端，并给出缺失项的修复指引。
全绿后一条命令复刻作者淋浴样图（~5 分钟）：

bash
python3 scripts/qwen_pose_test.py \
  --mode t2i --name author_case_shower \
  --prompt "$(cat prompts/taws_v13_shower.txt)" \
  --seed 80964 \
  --steps 50 --cfg 2.5 --sampler er_sde --scheduler beta \
  --width 1152 --height 1728 \
  --lora "qwen2_1-femaledVaginus-nsfw-v1_3-fine_L22-31.safetensors" \
  --lora-strength 1.0 \
  --out outputs/author_case/shower.png


对比对象：downloads/samples/taws_v13_shower_author.jpg。
完整元数据（提示词/参数/seed/完整工作流）：downloads/samples/phase5_meta.json。

 硬件要求（参考）

底模为 Qwen-Image 2.1 int8 套件，模型文件合计约 16GB（diffusion 6.8GB / text encoder 8.7GB / VAE 0.6GB），LoRA 各自 ≤608MB。

- 最低：NVIDIA 12GB 显存 + 32GB 内存——能跑，ComfyUI 会自动把部分模型卸载到内存，出图慢一些
- 推荐：24GB 显存（3090/4090 级）+ 32–64GB 内存——模型基本常驻，体验最顺
- 8GB 显存：建议用 GGUF 量化版（社区实测 12–16GB 显存可跑 Q4；8GB 靠 offload 会明显更慢）
- 纯 CPU 不推荐（单张图耗时过长）
- 硬盘预留 ~40GB；CPU 无特殊要求（现代 x86_64/ARM 均可）；Linux 最省事；Windows 可原生运行基础脚本（doctor / --list-poses / 媒体锁回退，社区贡献），完整流程仍建议 WSL2；Mac（Apple Silicon）见下方单独小节
- 路线④额外需要一个可连接的桌面浏览器（Playwright/CDP，见 install/setup.md）

本仓库案例图与实测数据来自统一内存设备（DGX Spark）：1024×1024、40 步约 32 秒/张，峰值增量约 7–10GB。

 macOS（Apple Silicon）

- 适用 M 系芯片（M1 及以上）；Intel Mac 不建议
- 模型选择看统一内存：≥32GB 直接用本仓库原版 int8 套件（ComfyUI + MPS）；16–32GB 建议改用 GGUF 量化版（搭配 ComfyUI-GGUF；社区实测 Q8 更快、Q4 更省内存）
- 速度预期：分钟级/张——社区报告：M5 Pro 48GB 跑 int8 约 144 秒/1024；M1 Max 64GB 约 7–10 分钟/张（加缓存优化节点如 Comfyui-Spectrum-Qwen2.1 可提速 2–3 倍）。对比本仓库 DGX Spark 实测 32 秒/张，仅供参考
- 已知坑：编辑模式在 MPS 上偶发 VAE 编码异常，可用 ComfyUI 的 --cpu-vae 绕过（ComfyUI issue 16433，已有修复讨论）；内存紧张时建议单张生成、关闭其他大内存应用
- 路线兼容：①②③ 脚本在 macOS 可直接运行（纯 Python 标准库、POSIX 兼容）；④ 需 playwright install chromium（macOS 版），install/setup.md 中的 AppArmor 提示不适用
- ⚠️ 以上 Mac 数据来自社区报告，维护者没有 

Top issues

Latest release

Since v1.0.0: a new browser-free route, a self-check script, macOS and Windows support, and a rewritten README showcase. Routes are now ①②③④ with no gaps.

 Added

- Route ③ — scripted pose transfer (scripts/run_pose_transfer.py): change a character's pose from a textureless 3D mannequin render, no browser involved. Dual-image edit + VNCCS PoseStudio LoRA @1.0. Route ④ saves suitable mannequin renders (doll_.png) automatically.
- scripts/doctor.py — read-only environment self-check: ComfyUI connectivity, base models, LoRAs, VNCCS nodes, pose library and browser backend, each with fix instructi