在 AI 图像编辑领域，新模型 FireRed 与 Qwen2.5-2511 的表现备受关注。本次通过多项具体编辑任务的实测，对比了两套工作流的稳定性与效果，为单图编辑场景下的模型选择提供了详实的参考依据，帮助用户在实际应用中获得更理想的编辑结果。
智能速览
FireRed 在单图编辑任务中表现比 Qwen2.5-2511 更稳定。
测试覆盖背景、光影、道具、移除、改色五项具体场景。
提供防偏移与发散两套工作流以适应不同编辑需求。
FireRed 在处理光影融合与细节保持上略有优势。
多图编辑场景下，Qwen2.5-2511 依然是更优选。
精华内容
针对 FireRed 和 Qwen2.5-2511 两款图像编辑模型，通过一系列实际编辑任务进行横向评测，以探索它们在不同场景下的真实性能差异和适用边界。
工作流选择
根据编辑目标，可选用两套核心工作流。一套是带 reference latent 的防偏移流程，确保编辑局部时图像其余部分保持不变。另一套是不带 reference latent 的发散流程，允许画面产生更大范围的创意性变化，但可能会牺牲部分面部相似度。两套流程在 ComfyUI 上的实现与 2511 模型基本一致，仅需切换大模型即可。
单图编辑实测
在五项单图编辑测试中，FireRed 整体表现稳健。更换背景时，FireRed 能更好地融合环境光影，效果更自然。调整光影为日间效果时，其结果也更贴近真实。在道具变更测试中，FireRed 生成的手部姿态更为真实。移除物体后，FireRed 留下的地面伪影更少。服装改色方面，FireRed 对提示词的响应更灵敏，饱和度更高。
多图编辑表现
对于多图输入的编辑任务，测试结果显示 FireRed 并未展现出明显优势。在对比测试中，Qwen2.5-2511 模型产出了一张效果最佳的图片。因此，在当前阶段，若涉及多图连续编辑，仍然推荐优先使用 Qwen2.5-2511 模型以获得更稳定可靠的结果。这可能与 ComfyUI 对新模型的实现方式或加速策略有关。
综合来看，FireRed 作为单图编辑模型，在稳定性和细节处理上相较 Qwen2.5-2511 有微弱优势，尤其适合追求精准控制的场景。未来若能将其封装为 LoRA 或优化多图性能，其应用前景将更加广阔。你准备好尝试 FireRed 了吗？
