一张 A 卡跑图：比原生栈还快

github.com/nihui/qwenimag… 一张 AMD 卡跑 Qwen-Image，走的还是 Vulkan 这条道，qwenimage-ncnn-vulkan 新加了两样支持。 新增照录。Qwen-Image-2.1 的四步 LoRA 接上了，ControlNet 也接上了。作者给的对比在自己那台 RX9060XT 上测的，比 pytorch-rocm 快，也比 sd.cpp 快，用词是希望这工具能帮上忙。 跨过原生栈这半句是全场重心。前面几篇讲的都是云端谁便宜谁快，这条把画面拉回一张显卡。跟前面本地多模型那篇接得上，那边讲并联，这边讲单卡优化，本地这条路两边都在往里走。跟前面开放权重那篇也呼应，权重下来了，跑它的那套栈也得跟上，缺一块本地就不成局。 Vulkan 这条道也值得记。绕开各家自家的算力栈，换通用图形接口，代价是适配工夫，好处是硬件不挑边。跟前面一份定义两处用是同一个思路，接口统一了谁都能跑。 我留的疑问有三处。快多少是百分比没给，只有"更快"；四步 LoRA 的出图质量有没有掉没说；RX9060XT 上的成绩能不能推到别的卡也不知道。 手头有 A 卡的，拿最常跑的那条 prompt 换这个栈跑一遍，记下出图耗时，和原来的栈摆一起看差多少。