GPUStack 团队在 DGX Spark（GB10、aarch64、121GB 统一内存）上部署了 Qwen-Image-2.1，通过 GPUStack 网关对外提供 OpenAI 兼容的文生图、图改图、RGBA 透明底和 LoRA 四项能力，硬件零改动。
能拿走一套 ARM 上跑 vLLM-Omni 镜像的排查顺序和只新增不替换的依赖锁法，落到本地模型部署这条线；代价是要自己写几十行参数翻译层，且 LoRA 只验了加载链路。
作者把 1,439 张 AI 生成的人体姿势线稿做成 ComfyUI 本地节点 comfyui-pose-gallery，内置 288 组姿势、每组最多 5 个视角，支持中文检索和按姿势分组浏览，选中后直接输出 image、width、height、pose_id 到工作流。
能拿走一套 ComfyUI 姿势图库节点加三条实测工作流，把抽卡式生图换成先选线稿再出图，代价是仓库 660 MB 且深度控制对手指面部仍不稳。
作者在 Windows + RTX 3080 20GB 上用 ComfyUI portable 加 ComfyUI-GGUF 跑通 Qwen-Image-2.1 Q4 文生图，验证配置为 768×768 单张 8 步采样，单次含加载耗时 53.36 秒。
能拿走一套 Windows ComfyUI 跑 Qwen-Image-2.1 Q4 的完整配置，含三份权重用途、8 步 sigma 序列和改插件后必须重启后端的坑，前提是 RTX 3080 20GB 且只验证了 768×768 文生图。
Meowcute 项目用单张 RTX 4090 加全离线 Qwen-Image-2.1，把游戏角色四视图做到可用，单套约 1~1.5 分钟、峰值显存 14.7GB。
能拿走一套四视图做法，正视图文生图、侧背右以正视图为参考逐张指令转身、numpy 拼板，落到游戏素材产线；代价是 470 字八段指令工程和 40 步画质底线，90° 正侧面仍会丢背包。