dsh-qwen-paint　(绘图) 千问 · MOSS · Krea 2

Name: sixiyueyai/dsh-qwen-paint
Author: sixiyueyai

让 DeepSeek Harness 在对话里直接调用本机 ComfyUI 画图，一个工具、三个模型可选：

模型	体量	强项	参考图	备注
千问 Qwen-Image 2.1	13.3 GB	综合最稳，唯一支持图生图	✅	cfg=1，负面词基本无效
MOSS-Image（5B）	12.0 GB	中英文字体与排版最强，负面词有效	❌	Apache-2.0，可商用
Krea 2 Turbo（12B）	11.8 GB	8 步出图，风格最野	❌	蒸馏模型，cfg=1；吃显存

在聊天框说一句「画一只在雪地里的柴犬」，图就出来了 —— 全程 127.0.0.1，不出网、不花钱、不需要任何 API Key。想换模型不用改配置：点 composer 下方那个状态点，菜单第一组就是「用哪个模型」，选完落盘记住，重启 DSH 还是它。

作者：@奇迹与你　｜　MIT 许可　｜　仓库：https://github.com/sixiyueyai/dsh-qwen-paint 0.2.0 起为「一体化三模型」版（在原千问版基础上改造）；当前 0.3.0。

三分钟装好（选一条）

你现在的状态	走哪条
什么都没有（没 ComfyUI、没模型）	`node scripts/setup.mjs` —— 自动判显卡、装 ComfyUI、下 9 个权重并校验 SHA256、把插件挂进 DSH
已经有 ComfyUI（缺模型）	`node scripts/setup.mjs --comfy E:\ComfyUI` —— 只补权重 + 挂插件
ComfyUI 和模型都齐了	下载 Release 里的 zip → 双击 `一键安装.cmd`，或者 `node scripts/install.mjs`

装完彻底退出 DSH 再打开，说一句「画一只橘猫」就行。

⚠ 本仓库不含任何权重文件。三套模型从 Comfy Org 官方 HF 仓库下，四个 Krea2 LoRA 从 Civitai 下 —— 地址、文件名、目标目录在下面「依赖」和「Krea 2 的风格 LoRA」两节里列全了，setup.mjs 会按那份清单自动下并逐个校验。

它是什么

一个 DSH 插件（host + client 两半），注册一个工具：

工具	作用
`draw_image`	按提示词调本机 ComfyUI 出图；模型由界面菜单决定（工具里没有 `model` 参数）；成品落盘到设置的作品目录（默认图片库 `…\Pictures\dsh-qwen-paint`），并把绝对路径回给助手用于内联显示

host 半边（lib/index.js）：模型注册表 + 三套 workflow 构造器 + 出图前预检（ComfyUI 版本/权重在不在）+ 空闲自动关停 + 只读状态端点。
client 半边（lib/client.js）：给 draw_image 一张自绘卡片（出图中有「取消」）；在 composer 工具行右侧显示状态点（开头就是当前模型名 + 出图百分比），点开可切模型 / LoRA / 步数 / 分辨率 / 保存位置 / 动画 / 空闲关停。

不改 DSH 安装目录、不改内核文件。

依赖

本仓库只含插件代码，不含任何权重文件（三套模型 + 四个 LoRA 加起来约 38 GB，全部从官方仓库自己下）。一条命令搞定：node scripts/setup.mjs —— 按下面的清单下载并逐个 SHA256 校验；也可以照目录树手动放。

ComfyUI —— 版本 ≥ 0.42.0（MOSS 的 CLIPLoader type=moss_image 与 EmptyFlux2LatentImage 是新版才有的；Krea 2 需 ≥ 0.27）
- 插件会自动按 D:\ComfyUI → E:\ComfyUI → C:\ComfyUI → 用户目录 找 ComfyUI\main.py，找到哪个用哪个；也可以在配置里写死。
模型权重（三套共约 37 GB，都来自 Comfy Org 官方 HF 仓库，Apache-2.0 / Krea 2 Community License）：

ComfyUI/models/
├── diffusion_models/
│   ├── qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors        6.8 GB   Comfy-Org/Qwen-Image-2.1
│   ├── moss_image_sft_int8_convrot.safetensors        5.0 GB   Comfy-Org/MOSS-Image
│   └── krea2_turbo_nvfp4.safetensors                  7.1 GB   Comfy-Org/Krea-2
├── text_encoders/
│   ├── qwen3vl_8b_w4a8.safetensors                    5.9 GB   千问用
│   ├── qwen3.5_9b_w4a8_gptq.safetensors               6.8 GB   MOSS 用
│   └── qwen3vl_4b_int8_convrot.safetensors            4.5 GB   Krea 2 用
└── vae/
    ├── qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors            0.6 GB   千问用
    ├── flux2-vae_small.safetensors                    0.2 GB   MOSS 用
    └── qwen_image_vae.safetensors                     0.2 GB   Krea 2 用

不需要任何 Python 环境、不装任何第三方包 —— 插件本体是纯 Node ESM，零外部依赖。
显存参考：8 GB（如 RTX 5070 Laptop）三个都能跑；12 GB 以上会舒服很多。
本机实测（RTX 5070 Laptop 8 GB / ComfyUI 0.44.0 / 992×992 = 1 MP / 各一张）：

模型耗时步数

千问 Qwen-Image 2.1 55.9 秒 25

MOSS-Image 46.8 秒 25

Krea 2 Turbo（nvfp4） 34.7 秒 8

→ Krea 2 在 8 GB 卡上反而最快：12B 但只跑 8 步，而且 nvfp4 是 Blackwell 原生格式（所以选型表里别下 fp8_scaled(12.2 GB) / int8_convrot(12.6 GB)，那两张在这张卡上纯靠换页）。

安装

一键部署（推荐）：连 ComfyUI 和模型一起搞定

node scripts/setup.mjs                 # 检测 + 缺什么补什么
node scripts/setup.mjs --check         # 只看差什么，绝不动任何东西
node scripts/setup.mjs --verify        # 已存在的模型也重算 SHA256（最稳）
node scripts/setup.mjs --comfy E:\ComfyUI     # 指定 ComfyUI 目录

它会：① 自动找 ComfyUI；② 把缺的模型下到正确目录并逐个 SHA256 校验（校验不过的一律删除）； ③ 调 install.mjs 把插件挂进 DSH profile。

下载渠道：模型走 ModelScope / HuggingFace 官方直连，期望哈希取自官方文件列表 API。

断点续传：中途断了直接重跑，curl -C - 会接着下。

显卡：N 卡开箱即用，A 卡走 ROCm

脚本先看显卡再决定怎么装：N 卡用 ComfyUI 官方便携包；AMD Radeon 走 ROCm 路线 （AMD 官方 Windows wheels，装完还是 ComfyUI，插件本身不用换，模型也是同一套）； Intel 核显基本跑不动。

只装插件本体

node scripts/install.mjs              # 装进 desktop profile（默认）
node scripts/install.mjs --profile web
node scripts/install.mjs --uninstall
node scripts/install.mjs --dry-run

脚本做的事（幂等、改前备份、验证不过自动回滚）：

先 import 一次插件入口，ESM 语法错或依赖解析失败会当场暴露；
备份 profile 的 package.json；
写 dependencies["dsh-qwen-paint"] = "link:<本目录>"；
把 dsh-qwen-paint 加进 dsh.profile.bundles；
建 Junction profiles\<profile>\node_modules\dsh-qwen-paint → 本目录；
复核三处都落了，没落就回滚。

装完必须彻底退出 DSH 再重新打开 —— 宿主侧工具清单只在启动时装配一次。

用法

装好并重启后，在聊天框直接说：

画一只在雪地里的柴犬，逆光，胶片颗粒，电影感
给我画一张 16:9 的赛博朋克雨夜街景
用 MOSS 画一张海报，上面写「春分」两个字
用 krea2 画个抽象霓虹人像
用同样的种子再画一遍刚才那张

助手会调 draw_image。可传的参数：

参数	说明
`prompt`	必填，画面描述（中文可以）。建议写完整一段：主体 + 细节 + 环境 + 光线 + 风格
`model`	`qwen` / `moss` / `krea2`。不填就用界面上选中的那个（默认 `moss`）
`size`	画幅：`1:1`（默认）、`3:4`、`4:3`、`2:3`、`3:2`、`16:9`、`9:16`
`megapixels`	总像素（百万），默认 `1.0`
`steps`	采样步数。不填用该模型默认（千问 25 / MOSS 25 / Krea2 8）
`seed`	随机种子。同提示词 + 同种子 = 同一张图
`negative`	负面提示词。MOSS 有效；千问与 Krea2 是 cfg=1，基本不生效
`lora`	只对 krea2：`kazutake` 单个 / `kazutake+masterpiece` 融合 / `kazutake:0.8+masterpiece:0.5` 带强度
`reference`	参考图路径，只有千问支持。选 MOSS/Krea2 时带了它 → 当场明确报错，不静默忽略

尺寸按 32 的倍数对齐（r32(v)=max(32, round(v/32)*32)）：1:1@1MP → 992×992；16:9@1MP → 1344×736；2:3@1MP → 832×1216。（MOSS 官方要求 16 的倍数，32 天然满足；Krea 2 支持 1K–2K。）

界面「画质（像素）」菜单有四档：自动（1.0 MP）/ 1.5 MP / 2.0 MP / 3.7 MP（2K）。 3.7 MP 是 2026-11-10 加的 2K 档：16:9 → 2560×1440、1:1 → 1920×1920、3:4 → 1664×2208、9:16 → 1440×2560。（再往上是 4K = 8.3 MP，8 GB 显存跑不动，没放进来；要 4K 就临时用 ?megapixels=8.3 或直接在对话里指定，host 的规范化上限是 4，超过会被当成「自动」。）

三个模型是怎么接进来的（改之前务必看）

三套节点图结构不同，只换文件名跑不起来 —— 差别全在 lib/index.js 的 MODELS 表里：

环节	千问	MOSS	Krea 2
CLIP type	`qwen_image`	`moss_image`	`krea2`
文本编码	`TextEncodeQwenImage21`（专属）	`CLIPTextEncode` ×2	`CLIPTextEncode` + `ConditioningZeroOut`
空 latent	`EmptyLatentImage`	`EmptyFlux2LatentImage`	`EmptyLatentImage`
采样	euler / simple / cfg 1.0	er_sde / simple / cfg 2.5	euler / simple / cfg 1.0
默认步数	25	25	8
参考图	✅ `LoadImage` + latent 来自编码节点 2 号输出	❌	❌

为什么 Krea 2 固定 8 步 / cfg 1：它是蒸馏模型，步数和 cfg 调高会把图"煮糊"。 为什么 MOSS 不挂 SLG：官方模板里的 SkipLayerGuidanceDiTSimple 是可选增强，文档说关掉"更真实但可能少细节" —— 少挂一个节点就少一处失败点。

出图前会预检：插件先问 ComfyUI 的 /object_info，

CLIPLoader 有没有 moss_image / krea2（没有 = ComfyUI 太老，直接告诉你"升到 ≥0.42"）；
三个权重文件名在不在对应目录（缺哪个说哪个）。查不到就不拦（老宿主/端点被裁时宁可让 ComfyUI 自己报，也不能让预检把出图挡死）。

Krea 2 的风格 LoRA（单独挂 / 融合 / 带强度）

四个来自 Civitai 的 Krea 2 底模 LoRA（本仓库不转存，按下表链接自己下到 ComfyUI/models/loras/）：

id	名称	文件	强项
`air`	Anime in Real	`Krea_2_in_real_krea2_3320272_epoch_20.safetensors`	二次元写实化（1979448 v2.0 Krea2）
`nijisis`	NIJISIS	`NIJISIS_krea2_V_2.safetensors`	浓烈厚涂插画（2863875 Krea V.2）
`kazutake`	Kazutake Hazano	`kazutake-hazano_k2_v1.safetensors`	细线扁平/水彩插画（2210902 Krea2 v1.0）
`masterpiece`	Masterpiece 5.1	`krea2-masterpieces-v51.safetensors`	画质增强（929497 v5.1 krea2）

三种写法（lora 参数 / 界面菜单 / ?lora= 都一样）：

kazutake                      单个
kazutake+masterpiece          融合（两个串联，顺序 = 你写的顺序）
kazutake:0.8+masterpiece:0.5  融合 + 各自强度（0–2，默认 1.0）

分隔符认 + , ，、 |；none / off / 不用 / 空 = 不挂。别名也认：kazu / mp / anime-in-real / niji。界面菜单里给了 6 项：不用 + 四个单挂 + 「Kazutake + Masterpiece」融合预设；更花哨的组合直接在聊天里说。

几个必须知道的点（都核过文件头，不是猜的）：

只有 krea2 能用。四个文件头的 modelspec.architecture 都是 krea2/lora，喂给千问/MOSS 只会出噪声 —— 所以带 lora 选其它模型会当场报错，不静默忽略。
它们都是在 krea/Krea-2-Raw 上训的（ss_sd_model_name 实证）。官方说 Raw 的 LoRA 能无缝用到 Turbo 上，实测确实生效（见下）。
没有触发词。四个文件的 ss_tag_frequency 都是空的，纯风格 LoRA —— 不用加任何魔法词。
走的是 LoraLoaderModelOnly（UNet-only）：四个 LoRA 都只训了 UNet，走 LoraLoader 会白算一遍 CLIP 还让文本缓存失效。
不挂 LoRA 时节点图和改造前一模一样（KSampler.model 仍直连 1:0），自测里有一条专门守着。

实测对比（Krea 2 Turbo / 1216×832 / 8 步 / 固定 seed 424242 / 同一句提示词）：

配置	耗时	观感
不加 LoRA	21.2 s	硬边赛璐璐，深棕发
`kazutake:1.2`	44.0 s	明显变化：柔和淡彩、线更细、发色都变了
`kazutake:1.0+masterpiece:0.8`	51.4 s	Kazutake 的底子 + 更多细节与层次

第一次挂某个 LoRA 会慢一截（要多加载 200–400 MB 并重新编译），之后同会话内就快回来了。

默认落盘目录（0.3.0 起可移植）：%USERPROFILE%\Pictures\dsh-qwen-paint\（取不到 Pictures 就退桌面的 dsh-qwen-paint，再退用户目录）。想固定在别处：菜单「保存位置 → 自定义…」，或 cordis.patch.yml 里的 outputDir。

命名：<提示词前若干字>_<模型>_<宽>x<高>_<序号>.png，模型位是 Qwen2.1 / MOSS / Krea2，重名自动加 -2、-3。每张图旁边还有一份同名 .json（prompt / seed / steps / 模型 / LoRA / 耗时），用来复现。

图片是怎么显示在聊天框里的（原理，改之前务必看）

路径	能用吗	原因（都有内核源码依据）
`ImageBlock`（工具结果里返 `{type:"image", attachment}`）	✗	客户端 `imageCardModel()` 开头就是 `if (call?.name !== "read_image") return null`
`presentCall` / `presentResult`	✗	ui-tool README 原文："Host `presentCall` and `presentResult` values never enter the Client."
`presentationMeta` 让图显示	✗	客户端只有 `read_image` 那张卡片读它
`present` 的交付卡片显示图	✗	支付卡片全文没有任何 `<img>`
助手消息直接带图片	✗	附件子系统：当前生产适配器只输出文本
① 正文 Markdown 图片 `![](<绝对路径>)`	✓	官方设计：`fileMediaUrl()` 把本地绝对路径重写成 `/api/file?path=…`
② 客户端自定义 toolview	✓	`tool.call.toolview` 是 keyed 槽，"Any name is allowed"

本插件两条都做，互不依赖：host 侧下 systemPrompt 指令要求在正文内联展示；lib/client.js 注册 draw_image 的 toolview 自己渲染。另外 host 仍会 append deliverables/presented（与官方 present 同载荷）—— 顺带给一个"用默认程序打开"的正式交付入口。

空闲自动关停（省显存）

计时只在插件出过图之后才开（lastActivityAt 初始 null）→ 不会在没用过的时候乱关。
到点后还要过两关：ComfyUI 仍在线、/queue 为空（有任务就续期）。
0.3.0 起：只关本插件自己拉起来的那个进程（Start-Process -PassThru 记 PID）；你自己手动开的 ComfyUI 绝不碰。想让插件连你手动开的也一起管（省显存），把 killExternalComfy 设成 true。
关停先正常终止，2 秒没退再 -Force；杀之前仍会核一遍命令行（含 comfy 与 main.py），认不出来就跳过。
配置：idleShutdownMs（默认 300000 = 5 分钟）、autoShutdown（默认 true）、killExternalComfy（默认 false）。

ComfyUI 状态提示（composer 下方）

圆点	含义
🟢 绿	在线；括号里是模型名，如 `MOSS 在线`、`MOSS 空闲3分`
🟡 黄	正在出图：`Krea2 出图 42%`（进度按历史耗时估，不额外开 websocket）
⚪ 灰	未启动：`千问未启动`

点一下弹菜单：用哪个模型（千问 / MOSS-Image / Krea 2 Turbo）、Krea2 风格 LoRA、步数、分辨率、保存位置、自动关闭、生图动画。选择通过 POST /api/qwen-paint/config.json 写进 host（GET 只读，见下面的安全说明），host 立刻落盘（qwen-paint-ui.json），重启照样记得。

优先级：界面选择 > cordis.patch.yml。配置里那些只是"第一次装上、还没点过菜单"时的初始值 —— 否则你每次重启都会被拽回配置里那个值。想让它重新听配置：菜单里点「配置文件里的值」（保存位置）或「自动」（其它项）。

保存位置与分辨率（0.3.0）

菜单	选项
分辨率	自动 + 13 档成品尺寸（`768×768` … `1920×1088`），标「吃显存」的是 8 GB 上会明显变慢的档位
保存位置	默认（图片库）/ 配置文件里的值 / 自定义…（内联输入绝对路径，支持 `~` 和 `%VAR%`）

保存位置在 host 侧会做三重校验：绝对路径、不是盘符根/系统目录/用户目录本身、真写一个探针文件确认真能写；不通过会回原因，菜单里能看到。

接口安全（0.3.0）

GET /api/qwen-paint/status.json —— 只读，回状态事实（含当前模型、分辨率、保存位置、出图进度）。
POST /api/qwen-paint/config.json —— 改配置。要求 Content-Type: application/json，并校验 Origin（只认本机页面 / dsh-app: / 无 Origin）。这样浏览器里别的网站没法用一张 <img> 偷改你的设置。
POST /api/qwen-paint/cancel.json —— 取消当前那次出图。
GET /qwen-paint/loading.webp —— 生图动画图片（插件自己吐字节，绕开内核"只服务登记过的文件"的限制）。

故障排查

现象	原因 / 处理
助手说没有 `draw_image` 工具	插件没生效 → 确认 profile 的 `dsh.profile.bundles` 里有 `dsh-qwen-paint`，彻底退出 DSH 重开
报"连不上本机 ComfyUI"	ComfyUI 没启动；报错里会给出你这台机器上真实的 `启动ComfyUI.bat` 路径
报「CLIPLoader 里没有 type=moss_image」	ComfyUI 太老（MOSS 要 ≥0.42.0）→ 换最新便携包
报「缺少扩散模型 / 文本编码器 / VAE」	按报错里给的文件名与目录补齐（来源仓库也写在里面）
报「…没有图像输入，用不了参考图」	MOSS / Krea2 不支持参考图；改用 `qwen` 或去掉 `reference`
等 ComfyUI 出图超时	首次要加载十几 GB 权重，第一次特别慢；8 GB 显存上 Krea 2 尤其慢。降一档分辨率或换 MOSS
报「显存不够」	插件会给出可照做的建议（降分辨率 / 换 MOSS / batch 调回 1）
`CLIPLoader: 'krea2' not in list`	ComfyUI < 0.27；同理 `moss_image` 需要 ≥ 0.42
图出来了但聊天框只有文字	交付卡片依赖会话工作区能取到该文件；把「保存位置」设在会话工作区内

自测

node scripts/selftest.mjs

纯 Node，不联网、不需要真 ComfyUI、不出图、不占显存：起一个假 ComfyUI HTTP 服务器，把插件真跑一遍（探活 → 提交 → 轮询 → 取图 → 落盘 → 交付事件），另加断言：三个模型各自的节点图（CLIP type / latent / cfg / sampler / 步数）、模型分派与别名、 MOSS 带参考图必须报错、千问带参考图仍走图生图、尺寸/文件名/workflow 结构/失败分支/空闲关停边界/状态端点鉴权/客户端菜单与卡片渲染。

配置

改 cordis.patch.yml 里那一行的 config（这一层升级插件也不会被覆盖）：

字段	默认	说明
`comfyUrl`	`http://127.0.0.1:8188`	ComfyUI 地址
`model`	`qwen`	默认模型 `qwen` / `moss` / `krea2`（界面点过之后以界面为准）
`outputDir`	留空	成品落盘目录；留空 = `%USERPROFILE%\Pictures\dsh-qwen-paint`。支持 `~` 与 `%VAR%`（界面选过之后以界面为准）
`dateSubdir`	`false`	`true` = 按本地日期分子目录（`作品目录/2026-11-09/`）
`comfyOutputDir`	留空	ComfyUI 的 output 目录；留空 = 按实际安装位置推算
`comfyPython` / `comfyMainPy` / `comfyWorkdir`	留空	留空 = 自动探测 D:/E:/C:/用户目录
`unet` / `clip` / `vae`	留空	留空 = 用 `MODELS` 表里当前模型的文件名；填了就覆盖它（兼容老配置）
`steps` / `size` / `megapixels`	留空	老的「步数 / 画幅 / 像素」三层；界面里现在用「分辨率」直选，这三项仍然认（对话参数也认）
`width` / `height`	留空	直接钉死成品像素（256–4096，自动 32 对齐）；优先级最高
`resolution`	`1024`	千问图生图时喂给 `TextEncodeQwenImage21` 的分辨率（不是成品尺寸，别和上面的 `width` 混）
`timeoutMs`	`600000`	单任务超时（10 分钟）
`startTimeoutMs`	`600000`	冷启动最多等多久（10 分钟），每 30 秒报一次进度
`idleShutdownMs`	`300000`	★ 出图后多久没再出图就自动关掉 ComfyUI（填 0 = 永不关）
`autoShutdown`	`true`	设 `false` 就永不自动关
`killExternalComfy`	`false`	`false` = 只关插件自己启动的 ComfyUI；`true` = 连你手动开的也管
`idleCheckMs` / `statusCacheMs`	`30000` / `3000`	空闲检查间隔 / 状态探测缓存

设计取舍（为什么这么写）

零外部依赖：不 import @deepseek-ai/dsh-tools。tools.register() 只强校验 output.schema 是标准 JSON Schema， parameters 的 spec→JSON Schema 转换是 defineTool() 干的、register() 不校验 —— 自己写成标准 JSON Schema 就够。
模型用注册表而不是 if/else 三份拷贝：加第四个模型只加一行；三套节点图的差异是数据，不是代码分支。
模型不由工具参数决定：draw_image 的签名里没有 model / lora —— 菜单是唯一权威，模型连"发挥的余地"都没有（硬保证，不靠自觉）。
写配置只走 POST：GET 只读。原来改档位也走 GET，那么浏览器里任何网页用一张 <img> 就能改你的设置（CSRF）—— 现在要 JSON 正文 + 可信 Origin。
用局部 root.inject 等服务，不用对象级 inject：对象级会把整个 apply 推迟，某服务不存在时插件会永远不 apply 且不报错。
启动预热：插件加载时后台探一次后端，不在线就隐藏窗口拉起（不 await、不阻塞 DSH 启动）。
空闲关停的计时起点有两个：预热确认在线时、以及你在界面里改档位时。
状态端点只放行本机、只回事实：{ok, online, busy, model, resolution, outputDir, job, …} —— 会回当前保存位置（界面要显示它），但不含权重文件名、密钥之类的东西。
客户端状态指示器用 React 座位 + 纯 DOM：React 只渲染一个 <span>，圆点与文字在 useEffect 里用原生 DOM 挂。

许可

⚠ 模型权重各自的许可与本插件无关：

MOSS-Image：Apache-2.0（可商用）
Krea 2：Krea 2 Community License（商用有席位限制，见 https://www.krea.ai/krea-2-licensing）
Qwen-Image 2.1：随官方许可证（上游标注不可商用，请自行核对）

致谢与来源

15 种流光的配色抄自「月匠」 —— 原样照搬、一个色标没改，仅作致敬与复用。
模型权重来自 Comfy Org 官方仓库：https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1、https://huggingface.co/Comfy-Org/MOSS-Image、https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2。本仓库只记录官方文件名与来源，不转存、不镜像任何权重。
ComfyUI 是 comfyanonymous/ComfyUI 的作品。
三套节点图的字段取自官方模板：image_moss_image_t2i.json、image_krea2_turbo_t2i.json。

作者

@奇迹与你　｜　https://github.com/sixiyueyai/dsh-qwen-paint

dsh-qwen-paint　(绘图) 千问 · MOSS · Krea 2

让 DeepSeek Harness 在对话里直接调用本机 ComfyUI 画图，一个工具、三个模型可选：

模型	体量	强项	参考图	备注
千问 Qwen-Image 2.1	13.3 GB	综合最稳，唯一支持图生图	✅	cfg=1，负面词基本无效
MOSS-Image（5B）	12.0 GB	中英文字体与排版最强，负面词有效	❌	Apache-2.0，可商用
Krea 2 Turbo（12B）	11.8 GB	8 步出图，风格最野	❌	蒸馏模型，cfg=1；吃显存

作者：@奇迹与你　｜　MIT 许可　｜　仓库：https://github.com/sixiyueyai/dsh-qwen-paint 0.2.0 起为「一体化三模型」版（在原千问版基础上改造）；当前 0.3.0。

三分钟装好（选一条）

你现在的状态	走哪条
什么都没有（没 ComfyUI、没模型）	`node scripts/setup.mjs` —— 自动判显卡、装 ComfyUI、下 9 个权重并校验 SHA256、把插件挂进 DSH
已经有 ComfyUI（缺模型）	`node scripts/setup.mjs --comfy E:\ComfyUI` —— 只补权重 + 挂插件
ComfyUI 和模型都齐了	下载 Release 里的 zip → 双击 `一键安装.cmd`，或者 `node scripts/install.mjs`

装完彻底退出 DSH 再打开，说一句「画一只橘猫」就行。

⚠ 本仓库不含任何权重文件。三套模型从 Comfy Org 官方 HF 仓库下，四个 Krea2 LoRA 从 Civitai 下 —— 地址、文件名、目标目录在下面「依赖」和「Krea 2 的风格 LoRA」两节里列全了，setup.mjs 会按那份清单自动下并逐个校验。

它是什么

一个 DSH 插件（host + client 两半），注册一个工具：

工具	作用
`draw_image`	按提示词调本机 ComfyUI 出图；模型由界面菜单决定（工具里没有 `model` 参数）；成品落盘到设置的作品目录（默认图片库 `…\Pictures\dsh-qwen-paint`），并把绝对路径回给助手用于内联显示

host 半边（lib/index.js）：模型注册表 + 三套 workflow 构造器 + 出图前预检（ComfyUI 版本/权重在不在）+ 空闲自动关停 + 只读状态端点。
client 半边（lib/client.js）：给 draw_image 一张自绘卡片（出图中有「取消」）；在 composer 工具行右侧显示状态点（开头就是当前模型名 + 出图百分比），点开可切模型 / LoRA / 步数 / 分辨率 / 保存位置 / 动画 / 空闲关停。

不改 DSH 安装目录、不改内核文件。

依赖

本仓库只含插件代码，不含任何权重文件（三套模型 + 四个 LoRA 加起来约 38 GB，全部从官方仓库自己下）。一条命令搞定：node scripts/setup.mjs —— 按下面的清单下载并逐个 SHA256 校验；也可以照目录树手动放。

ComfyUI —— 版本 ≥ 0.42.0（MOSS 的 CLIPLoader type=moss_image 与 EmptyFlux2LatentImage 是新版才有的；Krea 2 需 ≥ 0.27）
- 插件会自动按 D:\ComfyUI → E:\ComfyUI → C:\ComfyUI → 用户目录 找 ComfyUI\main.py，找到哪个用哪个；也可以在配置里写死。
模型权重（三套共约 37 GB，都来自 Comfy Org 官方 HF 仓库，Apache-2.0 / Krea 2 Community License）：

ComfyUI/models/
├── diffusion_models/
│   ├── qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors        6.8 GB   Comfy-Org/Qwen-Image-2.1
│   ├── moss_image_sft_int8_convrot.safetensors        5.0 GB   Comfy-Org/MOSS-Image
│   └── krea2_turbo_nvfp4.safetensors                  7.1 GB   Comfy-Org/Krea-2
├── text_encoders/
│   ├── qwen3vl_8b_w4a8.safetensors                    5.9 GB   千问用
│   ├── qwen3.5_9b_w4a8_gptq.safetensors               6.8 GB   MOSS 用
│   └── qwen3vl_4b_int8_convrot.safetensors            4.5 GB   Krea 2 用
└── vae/
    ├── qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors            0.6 GB   千问用
    ├── flux2-vae_small.safetensors                    0.2 GB   MOSS 用
    └── qwen_image_vae.safetensors                     0.2 GB   Krea 2 用

不需要任何 Python 环境、不装任何第三方包 —— 插件本体是纯 Node ESM，零外部依赖。
显存参考：8 GB（如 RTX 5070 Laptop）三个都能跑；12 GB 以上会舒服很多。
本机实测（RTX 5070 Laptop 8 GB / ComfyUI 0.44.0 / 992×992 = 1 MP / 各一张）：

模型耗时步数

千问 Qwen-Image 2.1 55.9 秒 25

MOSS-Image 46.8 秒 25

Krea 2 Turbo（nvfp4） 34.7 秒 8

→ Krea 2 在 8 GB 卡上反而最快：12B 但只跑 8 步，而且 nvfp4 是 Blackwell 原生格式（所以选型表里别下 fp8_scaled(12.2 GB) / int8_convrot(12.6 GB)，那两张在这张卡上纯靠换页）。

安装

一键部署（推荐）：连 ComfyUI 和模型一起搞定

node scripts/setup.mjs                 # 检测 + 缺什么补什么
node scripts/setup.mjs --check         # 只看差什么，绝不动任何东西
node scripts/setup.mjs --verify        # 已存在的模型也重算 SHA256（最稳）
node scripts/setup.mjs --comfy E:\ComfyUI     # 指定 ComfyUI 目录

它会：① 自动找 ComfyUI；② 把缺的模型下到正确目录并逐个 SHA256 校验（校验不过的一律删除）； ③ 调 install.mjs 把插件挂进 DSH profile。

下载渠道：模型走 ModelScope / HuggingFace 官方直连，期望哈希取自官方文件列表 API。

断点续传：中途断了直接重跑，curl -C - 会接着下。

显卡：N 卡开箱即用，A 卡走 ROCm

只装插件本体

node scripts/install.mjs              # 装进 desktop profile（默认）
node scripts/install.mjs --profile web
node scripts/install.mjs --uninstall
node scripts/install.mjs --dry-run

脚本做的事（幂等、改前备份、验证不过自动回滚）：

先 import 一次插件入口，ESM 语法错或依赖解析失败会当场暴露；
备份 profile 的 package.json；
写 dependencies["dsh-qwen-paint"] = "link:<本目录>"；
把 dsh-qwen-paint 加进 dsh.profile.bundles；
建 Junction profiles\<profile>\node_modules\dsh-qwen-paint → 本目录；
复核三处都落了，没落就回滚。

装完必须彻底退出 DSH 再重新打开 —— 宿主侧工具清单只在启动时装配一次。

用法

装好并重启后，在聊天框直接说：

画一只在雪地里的柴犬，逆光，胶片颗粒，电影感
给我画一张 16:9 的赛博朋克雨夜街景
用 MOSS 画一张海报，上面写「春分」两个字
用 krea2 画个抽象霓虹人像
用同样的种子再画一遍刚才那张

助手会调 draw_image。可传的参数：

参数	说明
`prompt`	必填，画面描述（中文可以）。建议写完整一段：主体 + 细节 + 环境 + 光线 + 风格
`model`	`qwen` / `moss` / `krea2`。不填就用界面上选中的那个（默认 `moss`）
`size`	画幅：`1:1`（默认）、`3:4`、`4:3`、`2:3`、`3:2`、`16:9`、`9:16`
`megapixels`	总像素（百万），默认 `1.0`
`steps`	采样步数。不填用该模型默认（千问 25 / MOSS 25 / Krea2 8）
`seed`	随机种子。同提示词 + 同种子 = 同一张图
`negative`	负面提示词。MOSS 有效；千问与 Krea2 是 cfg=1，基本不生效
`lora`	只对 krea2：`kazutake` 单个 / `kazutake+masterpiece` 融合 / `kazutake:0.8+masterpiece:0.5` 带强度
`reference`	参考图路径，只有千问支持。选 MOSS/Krea2 时带了它 → 当场明确报错，不静默忽略

三个模型是怎么接进来的（改之前务必看）

三套节点图结构不同，只换文件名跑不起来 —— 差别全在 lib/index.js 的 MODELS 表里：

环节	千问	MOSS	Krea 2
CLIP type	`qwen_image`	`moss_image`	`krea2`
文本编码	`TextEncodeQwenImage21`（专属）	`CLIPTextEncode` ×2	`CLIPTextEncode` + `ConditioningZeroOut`
空 latent	`EmptyLatentImage`	`EmptyFlux2LatentImage`	`EmptyLatentImage`
采样	euler / simple / cfg 1.0	er_sde / simple / cfg 2.5	euler / simple / cfg 1.0
默认步数	25	25	8
参考图	✅ `LoadImage` + latent 来自编码节点 2 号输出	❌	❌

出图前会预检：插件先问 ComfyUI 的 /object_info，

CLIPLoader 有没有 moss_image / krea2（没有 = ComfyUI 太老，直接告诉你"升到 ≥0.42"）；
三个权重文件名在不在对应目录（缺哪个说哪个）。查不到就不拦（老宿主/端点被裁时宁可让 ComfyUI 自己报，也不能让预检把出图挡死）。

Krea 2 的风格 LoRA（单独挂 / 融合 / 带强度）

四个来自 Civitai 的 Krea 2 底模 LoRA（本仓库不转存，按下表链接自己下到 ComfyUI/models/loras/）：

id	名称	文件	强项
`air`	Anime in Real	`Krea_2_in_real_krea2_3320272_epoch_20.safetensors`	二次元写实化（1979448 v2.0 Krea2）
`nijisis`	NIJISIS	`NIJISIS_krea2_V_2.safetensors`	浓烈厚涂插画（2863875 Krea V.2）
`kazutake`	Kazutake Hazano	`kazutake-hazano_k2_v1.safetensors`	细线扁平/水彩插画（2210902 Krea2 v1.0）
`masterpiece`	Masterpiece 5.1	`krea2-masterpieces-v51.safetensors`	画质增强（929497 v5.1 krea2）

三种写法（lora 参数 / 界面菜单 / ?lora= 都一样）：

kazutake                      单个
kazutake+masterpiece          融合（两个串联，顺序 = 你写的顺序）
kazutake:0.8+masterpiece:0.5  融合 + 各自强度（0–2，默认 1.0）

几个必须知道的点（都核过文件头，不是猜的）：

只有 krea2 能用。四个文件头的 modelspec.architecture 都是 krea2/lora，喂给千问/MOSS 只会出噪声 —— 所以带 lora 选其它模型会当场报错，不静默忽略。
它们都是在 krea/Krea-2-Raw 上训的（ss_sd_model_name 实证）。官方说 Raw 的 LoRA 能无缝用到 Turbo 上，实测确实生效（见下）。
没有触发词。四个文件的 ss_tag_frequency 都是空的，纯风格 LoRA —— 不用加任何魔法词。
走的是 LoraLoaderModelOnly（UNet-only）：四个 LoRA 都只训了 UNet，走 LoraLoader 会白算一遍 CLIP 还让文本缓存失效。
不挂 LoRA 时节点图和改造前一模一样（KSampler.model 仍直连 1:0），自测里有一条专门守着。

实测对比（Krea 2 Turbo / 1216×832 / 8 步 / 固定 seed 424242 / 同一句提示词）：

配置	耗时	观感
不加 LoRA	21.2 s	硬边赛璐璐，深棕发
`kazutake:1.2`	44.0 s	明显变化：柔和淡彩、线更细、发色都变了
`kazutake:1.0+masterpiece:0.8`	51.4 s	Kazutake 的底子 + 更多细节与层次

第一次挂某个 LoRA 会慢一截（要多加载 200–400 MB 并重新编译），之后同会话内就快回来了。

图片是怎么显示在聊天框里的（原理，改之前务必看）

路径	能用吗	原因（都有内核源码依据）
`ImageBlock`（工具结果里返 `{type:"image", attachment}`）	✗	客户端 `imageCardModel()` 开头就是 `if (call?.name !== "read_image") return null`
`presentCall` / `presentResult`	✗	ui-tool README 原文："Host `presentCall` and `presentResult` values never enter the Client."
`presentationMeta` 让图显示	✗	客户端只有 `read_image` 那张卡片读它
`present` 的交付卡片显示图	✗	支付卡片全文没有任何 `<img>`
助手消息直接带图片	✗	附件子系统：当前生产适配器只输出文本
① 正文 Markdown 图片 `![](<绝对路径>)`	✓	官方设计：`fileMediaUrl()` 把本地绝对路径重写成 `/api/file?path=…`
② 客户端自定义 toolview	✓	`tool.call.toolview` 是 keyed 槽，"Any name is allowed"

空闲自动关停（省显存）

计时只在插件出过图之后才开（lastActivityAt 初始 null）→ 不会在没用过的时候乱关。
到点后还要过两关：ComfyUI 仍在线、/queue 为空（有任务就续期）。
0.3.0 起：只关本插件自己拉起来的那个进程（Start-Process -PassThru 记 PID）；你自己手动开的 ComfyUI 绝不碰。想让插件连你手动开的也一起管（省显存），把 killExternalComfy 设成 true。
关停先正常终止，2 秒没退再 -Force；杀之前仍会核一遍命令行（含 comfy 与 main.py），认不出来就跳过。
配置：idleShutdownMs（默认 300000 = 5 分钟）、autoShutdown（默认 true）、killExternalComfy（默认 false）。

ComfyUI 状态提示（composer 下方）

圆点	含义
🟢 绿	在线；括号里是模型名，如 `MOSS 在线`、`MOSS 空闲3分`
🟡 黄	正在出图：`Krea2 出图 42%`（进度按历史耗时估，不额外开 websocket）
⚪ 灰	未启动：`千问未启动`

优先级：界面选择 > cordis.patch.yml。配置里那些只是"第一次装上、还没点过菜单"时的初始值 —— 否则你每次重启都会被拽回配置里那个值。想让它重新听配置：菜单里点「配置文件里的值」（保存位置）或「自动」（其它项）。

保存位置与分辨率（0.3.0）

菜单	选项
分辨率	自动 + 13 档成品尺寸（`768×768` … `1920×1088`），标「吃显存」的是 8 GB 上会明显变慢的档位
保存位置	默认（图片库）/ 配置文件里的值 / 自定义…（内联输入绝对路径，支持 `~` 和 `%VAR%`）

接口安全（0.3.0）

GET /api/qwen-paint/status.json —— 只读，回状态事实（含当前模型、分辨率、保存位置、出图进度）。
POST /api/qwen-paint/config.json —— 改配置。要求 Content-Type: application/json，并校验 Origin（只认本机页面 / dsh-app: / 无 Origin）。这样浏览器里别的网站没法用一张 <img> 偷改你的设置。
POST /api/qwen-paint/cancel.json —— 取消当前那次出图。
GET /qwen-paint/loading.webp —— 生图动画图片（插件自己吐字节，绕开内核"只服务登记过的文件"的限制）。

故障排查

现象	原因 / 处理
助手说没有 `draw_image` 工具	插件没生效 → 确认 profile 的 `dsh.profile.bundles` 里有 `dsh-qwen-paint`，彻底退出 DSH 重开
报"连不上本机 ComfyUI"	ComfyUI 没启动；报错里会给出你这台机器上真实的 `启动ComfyUI.bat` 路径
报「CLIPLoader 里没有 type=moss_image」	ComfyUI 太老（MOSS 要 ≥0.42.0）→ 换最新便携包
报「缺少扩散模型 / 文本编码器 / VAE」	按报错里给的文件名与目录补齐（来源仓库也写在里面）
报「…没有图像输入，用不了参考图」	MOSS / Krea2 不支持参考图；改用 `qwen` 或去掉 `reference`
等 ComfyUI 出图超时	首次要加载十几 GB 权重，第一次特别慢；8 GB 显存上 Krea 2 尤其慢。降一档分辨率或换 MOSS
报「显存不够」	插件会给出可照做的建议（降分辨率 / 换 MOSS / batch 调回 1）
`CLIPLoader: 'krea2' not in list`	ComfyUI < 0.27；同理 `moss_image` 需要 ≥ 0.42
图出来了但聊天框只有文字	交付卡片依赖会话工作区能取到该文件；把「保存位置」设在会话工作区内

自测

node scripts/selftest.mjs

配置

改 cordis.patch.yml 里那一行的 config（这一层升级插件也不会被覆盖）：

字段	默认	说明
`comfyUrl`	`http://127.0.0.1:8188`	ComfyUI 地址
`model`	`qwen`	默认模型 `qwen` / `moss` / `krea2`（界面点过之后以界面为准）
`outputDir`	留空	成品落盘目录；留空 = `%USERPROFILE%\Pictures\dsh-qwen-paint`。支持 `~` 与 `%VAR%`（界面选过之后以界面为准）
`dateSubdir`	`false`	`true` = 按本地日期分子目录（`作品目录/2026-11-09/`）
`comfyOutputDir`	留空	ComfyUI 的 output 目录；留空 = 按实际安装位置推算
`comfyPython` / `comfyMainPy` / `comfyWorkdir`	留空	留空 = 自动探测 D:/E:/C:/用户目录
`unet` / `clip` / `vae`	留空	留空 = 用 `MODELS` 表里当前模型的文件名；填了就覆盖它（兼容老配置）
`steps` / `size` / `megapixels`	留空	老的「步数 / 画幅 / 像素」三层；界面里现在用「分辨率」直选，这三项仍然认（对话参数也认）
`width` / `height`	留空	直接钉死成品像素（256–4096，自动 32 对齐）；优先级最高
`resolution`	`1024`	千问图生图时喂给 `TextEncodeQwenImage21` 的分辨率（不是成品尺寸，别和上面的 `width` 混）
`timeoutMs`	`600000`	单任务超时（10 分钟）
`startTimeoutMs`	`600000`	冷启动最多等多久（10 分钟），每 30 秒报一次进度
`idleShutdownMs`	`300000`	★ 出图后多久没再出图就自动关掉 ComfyUI（填 0 = 永不关）
`autoShutdown`	`true`	设 `false` 就永不自动关
`killExternalComfy`	`false`	`false` = 只关插件自己启动的 ComfyUI；`true` = 连你手动开的也管
`idleCheckMs` / `statusCacheMs`	`30000` / `3000`	空闲检查间隔 / 状态探测缓存

设计取舍（为什么这么写）

零外部依赖：不 import @deepseek-ai/dsh-tools。tools.register() 只强校验 output.schema 是标准 JSON Schema， parameters 的 spec→JSON Schema 转换是 defineTool() 干的、register() 不校验 —— 自己写成标准 JSON Schema 就够。
模型用注册表而不是 if/else 三份拷贝：加第四个模型只加一行；三套节点图的差异是数据，不是代码分支。
模型不由工具参数决定：draw_image 的签名里没有 model / lora —— 菜单是唯一权威，模型连"发挥的余地"都没有（硬保证，不靠自觉）。
写配置只走 POST：GET 只读。原来改档位也走 GET，那么浏览器里任何网页用一张 <img> 就能改你的设置（CSRF）—— 现在要 JSON 正文 + 可信 Origin。
用局部 root.inject 等服务，不用对象级 inject：对象级会把整个 apply 推迟，某服务不存在时插件会永远不 apply 且不报错。
启动预热：插件加载时后台探一次后端，不在线就隐藏窗口拉起（不 await、不阻塞 DSH 启动）。
空闲关停的计时起点有两个：预热确认在线时、以及你在界面里改档位时。
状态端点只放行本机、只回事实：{ok, online, busy, model, resolution, outputDir, job, …} —— 会回当前保存位置（界面要显示它），但不含权重文件名、密钥之类的东西。
客户端状态指示器用 React 座位 + 纯 DOM：React 只渲染一个 <span>，圆点与文字在 useEffect 里用原生 DOM 挂。

许可

⚠ 模型权重各自的许可与本插件无关：

MOSS-Image：Apache-2.0（可商用）
Krea 2：Krea 2 Community License（商用有席位限制，见 https://www.krea.ai/krea-2-licensing）
Qwen-Image 2.1：随官方许可证（上游标注不可商用，请自行核对）

致谢与来源

15 种流光的配色抄自「月匠」 —— 原样照搬、一个色标没改，仅作致敬与复用。
模型权重来自 Comfy Org 官方仓库：https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1、https://huggingface.co/Comfy-Org/MOSS-Image、https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2。本仓库只记录官方文件名与来源，不转存、不镜像任何权重。
ComfyUI 是 comfyanonymous/ComfyUI 的作品。
三套节点图的字段取自官方模板：image_moss_image_t2i.json、image_krea2_turbo_t2i.json。

作者

@奇迹与你　｜　https://github.com/sixiyueyai/dsh-qwen-paint

模型	耗时	步数
千问 Qwen-Image 2.1	55.9 秒	25
MOSS-Image	46.8 秒	25
Krea 2 Turbo（nvfp4）	34.7 秒	8

sixiyueyai/dsh-qwen-paint

dsh-qwen-paint (绘图) 千问 · MOSS · Krea 2

三分钟装好（选一条）

它是什么

依赖

安装

一键部署（推荐）：连 ComfyUI 和模型一起搞定

显卡：N 卡开箱即用，A 卡走 ROCm

只装插件本体

用法

三个模型是怎么接进来的（改之前务必看）

Krea 2 的风格 LoRA（单独挂 / 融合 / 带强度）

图片是怎么显示在聊天框里的（原理，改之前务必看）

空闲自动关停（省显存）

ComfyUI 状态提示（composer 下方）

保存位置与分辨率（0.3.0）

接口安全（0.3.0）

故障排查

自测

配置

设计取舍（为什么这么写）

许可

致谢与来源

作者

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sixiyueyai/dsh-qwen-paint

dsh-qwen-paint (绘图) 千问 · MOSS · Krea 2

三分钟装好（选一条）

它是什么

依赖

安装

一键部署（推荐）：连 ComfyUI 和模型一起搞定

显卡：N 卡开箱即用，A 卡走 ROCm

只装插件本体

用法

三个模型是怎么接进来的（改之前务必看）

Krea 2 的风格 LoRA（单独挂 / 融合 / 带强度）

图片是怎么显示在聊天框里的（原理，改之前务必看）

空闲自动关停（省显存）

ComfyUI 状态提示（composer 下方）

保存位置与分辨率（0.3.0）

接口安全（0.3.0）

故障排查

自测

配置

设计取舍（为什么这么写）

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dsh-qwen-paint　(绘图) 千问 · MOSS · Krea 2

dsh-qwen-paint　(绘图) 千问 · MOSS · Krea 2