Englisches Original: https://argusic.com/subject/qwen21-nsfw-pose-skill
qwen21-nsfw-pose-skill
Qwen-Image 2.1 NSFW/Posen-Skill: Autorniveau-Prompt-Rezept + NSFW LoRA + 136 Posen VNCCS Puppensteuerung; geeignet für Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw
LäuftQuelle: GitHubPythonApache-2.0Commit 5fa2aa12ebbc
Python, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent skill, comfyui, image generation, openclaw, pose control und qwen image.
qwen21-nsfw-pose-skill läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 32 Minuten installiert und ist auf 1 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
ComfyUI 0.42.0 runs on CPU with all 3 Qwen-Image 2.1 base models, 2 LoRAs, VNCCS node, and 136 poses installed; the T2I pipeline submits and completes successfully via API, producing valid PNG output.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 60 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- Default NSFW LoRA from Civitai (model 2986844) requires login with HTTP 4013 Minuten
- Installationszeit
- 32 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 32 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 1 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- ComfyUI API /prompt submitted T2I workflow with status 'success' and produced valid 175KB PNG verified by ffmpeg; doctor.py 11/11 OK; validate_package.py OK; run_vnccs_ui.py --list-poses returned 136 poses; media_lock.py held and released lock successfully
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 750.101
- Genau getesteter Commit
- 5fa2aa12ebbc
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
All right, let me compile the final report. Here's a summary of everything accomplished: **Install**: ComfyUI, all 3 base models (~16GB total), 2 LoRAs, VNCCS node, pose libraries (136 pos… **Verification**: - `doctor.py` 11/11 check all green - `validate_package.py` passed - ComfyUI API responded on port 8188 - A T2I generation was submitted via API and completed with `"status_str": "success"` - A valid 175KB PNG output was produced and verified by `ffmpeg` - Route 4 list-poses displayed all 136 poses - The media lock script ran successfully **Errors encountered**: Only one — the default NSFW LoRA from Civitai returned HTTP 401 (requires l… **What limited full end-to-end script testing**: No GPU available (CPU only). The `qwen_pose_test.p…
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
- Hat sich von dem einen Fehler erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 32 Minuten, langsamer als der Median der 13 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Von den 14 Projekten im Bereich agent-skill, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte qwen21-nsfw-pose-skill Platz 14 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 11 von 14 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Läuft | 100,00 | 0,13 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Lief nicht | 20,00 | 0,04 |
Themen (von GitHub)
agent-skillcomfyuiimage-generationopenclawpose-controlqwen-image
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Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/qwen21-nsfw-pose-skill)Fragen
- Läuft qwen21-nsfw-pose-skill?
- Ja. qwen21-nsfw-pose-skill läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 32 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic qwen21-nsfw-pose-skill getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 5fa2aa12ebbc. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von qwen21-nsfw-pose-skill gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,13 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von qwen21-nsfw-pose-skill?
- 32 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht qwen21-nsfw-pose-skill eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von qwen21-nsfw-pose-skill schief?
- Im aufgezeichneten Lauf ging 1 Sache kaputt, und 1 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet qwen21-nsfw-pose-skill im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 14 Projekten im Bereich agent-skill, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte qwen21-nsfw-pose-skill Platz 14 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 11 von 14 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für qwen21-nsfw-pose-skill?
- Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.