Der FlowBench Cloud-Workflow ist eine Online-AIGC-Erstellungsplattform, die von der ModelScope-Community gestartet wurde. Es bietet eine visuelle Workflow-Leinwand, unterstützt das Ziehen von Knoten zum Aufbau des kreativen Prozesses, integriert Bildmodelle wie QwenImage-, Flux-, SD- und Wan2.2-Videogenerierungsfunktionen und deckt Szenarien wie Text in Bild, Bildstilkonvertierung, Videogenerierung und Bildbearbeitung ab.

FlowBench Cloud-Workflow

Kernparameter und Statistiken

Projekte	Informationen
Werkzeugname	FlowBench-Cloud-Workflow (Flowbench-Workflows)
Entwickler	ModelScope Community (Alibaba Damo Academy)
Kerneingang	Web: modelscope.cn/aigc/workflows; Kunde: FlowBench Desktop
Lieferform	Cloud-Webdienst + Desktop-Client für C-Client
Unterstützung des Kernmodells	QwenImage-Serie Flux-Serie SD-Serie Wan2.2/Wan2.1, Qwen-Image-Edit, IC-Light
Kostenloses Kontingent	Registrieren Sie sich und nutzen Sie es. Der Cloud-Betrieb ist kostenlos (vorbehaltlich Ressourcenkontingentbeschränkungen)
Kostenpflichtiges Modell	Derzeit kostenlose, ressourcenintensive Aufgaben erfordern möglicherweise ModelScope-Punkte
Preistransparenz	Kostenlose Nutzung, Ressourcenverbrauchsaufgaben werden gemäß den Community-Regeln von ModelScope abgerechnet

Das größte Merkmal von FlowBench besteht darin, dass es die Flexibilität des „programmatischen Workflows“ mit der betrieblichen Schwelle des „visuellen Drag-and-Drop“ in Einklang bringt. Benutzer müssen keinen Code schreiben, sondern ziehen einfach Knoten auf die Leinwand und verbinden sie, um eine vollständige AIGC-Pipeline zu erstellen – vom Laden von Bildern über die Modellinferenz bis hin zur Ergebnisausgabe, alles erfolgt im Browser. Es ist nicht erforderlich, den GPU-Treiber lokal zu installieren, die Python-Umgebung zu konfigurieren und sich mit den Modellgewichtungsdateien herumzuschlagen. Im Vergleich dazu sind die Bereitstellungs- und Wartungskosten viel höher, obwohl die herkömmliche ComfyUI oder Stable Diffusion WebUI leistungsfähiger ist.

Benutzer- und Markterkennung

• Community Foundation: Diese von ModelScope unterstützte Community ist eine der größten Open-Source-Plattformen für KI-Modelle in China und hat eine große Anzahl von KI-Entwicklern und AIGC-Erstellern versammelt. FlowBench erbt natürlich die Verkehrs- und Vertrauensbasis der Community.
• Benutzergruppe: Hauptsächlich für Einsteiger, Designer und Entwickler von AIGC. Aus Datensicht ist die Anzahl der Sammlungen und Ausführungen beliebter Workflows (z. B. QwenImage Cloud Multi-LoRA-Bildgenerierung) beträchtlich, was darauf hindeutet, dass Benutzer nicht nur „schauen“, sondern tatsächlich ausführen.
• Branchen-Benchmarking: Ähnliche Konkurrenzprodukte umfassen ComfyUI (lokale Bereitstellung), Stable Diffusion WebUI (lokale Bereitstellung), DALL·E (geschlossene API) und Midjourney (geschlossene Plattform). Die Differenzierung von FlowBench spiegelt sich in der Kombination der drei Dimensionen „Cloud-Bereitstellungsfrei + visuelle Orchestrierung + Open-Source-Modellökologie“ wider – ComfyUI kann nicht ohne Bereitstellung bereitgestellt werden und DALL·E kann Workflows nicht anpassen. Allerdings hinkt FlowBench im Vergleich zu professionellen Tools immer noch hinterher, was die erweiterte Knotenanpassung und die Flexibilität bei der Planung von Batch-Jobs angeht.

Kostenvorteil

C-Seite (einzelner Ersteller)

• Derzeit ist der Cloud-Betrieb kostenlos und Benutzer müssen lediglich ein ModelScope-Konto registrieren. Ressourcenintensive Aufgaben (Erstellung hochauflösender Videos, umfangreiche Stapelverarbeitung) verbrauchen möglicherweise ModelScope-Punkte. Punkte können durch tägliches Einchecken und Community-Beiträge erhalten werden. Für die meisten alltäglichen Kreativszenarien kann es kostenlos ausgeführt werden.
• Vergleichsreferenz: ComfyUI ist kostenlos und Open Source, aber Sie müssen Ihre eigene GPU konfigurieren, und die einmalige Hardware-Investition reicht von einigen Tausend bis zu Zehntausenden; Midjourney hat eine monatliche Gebühr von 10-60 US-Dollar, wird aber vollständig über die offizielle Schnittstelle gesteuert. FlowBench bietet die Möglichkeit zur Workflow-Anpassung ohne Hardware-Investitionen und bietet offensichtliche Kostenvorteile für Erstanwender und Light-Entwickler.
• Aber bitte beachten Sie: Im kostenlosen Modus unterliegen die Rechenressourcen Kontingentbeschränkungen und können in Spitzenzeiten in der Warteschlange stehen.

Enterprise-Level

• Es gibt keinen öffentlichen Standardpreisplan für Unternehmen. Wenn Sie eine privatisierte Bereitstellung oder eine Ressourcengarantie benötigen, müssen Sie über den ModelScope-Geschäftskanal kommunizieren. Unternehmensbenutzern wird empfohlen, die Ressourcenkontingentgrenzen, Datenisolationsrichtlinien und SLA-Standards im Voraus zu bestätigen.

Hauptfunktionen

• Workbench Canvas: Visuelle Knotenanordnungsschnittstelle. Benutzer ziehen die erforderlichen Modellknoten, Eingabe- und Ausgabeknoten und Funktionsknoten aus dem Knotenbereich auf die Leinwand und definieren die Datenflussrichtung über Verbindungen. Unterstützt die Echtzeitvorschau der Zwischenausgabe jedes Knotens, um das Debuggen und die Parameteranpassung zu erleichtern.
• Workflow-Ressourcenbibliothek: Eine Sammlung von Workflows, die von offiziellen und Community-Benutzern veröffentlicht wurden und gängige Szenarien wie textbasierte Bilder, bildbasierte Bilder, Videogenerierung, Bildbearbeitung und Bild-Superauflösung abdecken. Benutzer können von anderen veröffentlichte Workflows direkt ausführen oder an ihre eigenen Bedürfnisse anpassen.
• Multi-Modell-Integration: Die Bildseite unterstützt die QwenImage-Serie (Alibaba Tongyi Qianwen-Bildmodell), die Flux-Serie (Black Forest Laboratory) und die SD-Serie (Stable Diffusion) und deckt Funktionen wie Vincent-Diagramme, Bildstilkonvertierung und Charakterhaltungskontrolle ab. Die Videoseite integriert Wan2.2- und Wan2.1-Videogenerierungsmodelle und kann einen QwenImage+Wan2.2-Hybrid-Workflow erstellen, um die „Tusheng Video“-Verbindung zu realisieren.
• Toolchain zur Videoverbesserung: Ausgestattet mit Videobildeinfügung (Verbesserung der Bildrate), Superauflösung (Verbesserung der Bildqualität) und anderen Nachbearbeitungsknoten, um die Qualität der Videoerzeugung auf ein brauchbares Niveau zu bringen.
• Bildbearbeitungsknoten: Integrieren Sie den Qwen-Image-Edit-Bildbearbeitungs-Workflow, den FLUX.1-Kontext-Dev-Bildbearbeitungs-Workflow und die IC-Light-Charakterbeleuchtungs-Workflow-Kombination, um die Bildnachbearbeitungsanforderungen mehrerer Szenen abzudecken.
• Workflow-Freigabe und Community-Zusammenarbeit: Nach Abschluss des Workflows können Benutzer ihn mit einem Klick in der Ressourcenbibliothek veröffentlichen und den Namen und die Beschreibung festlegen, um die Wiederverwendung von Wissen innerhalb der Community zu ermöglichen. Dieser „Build and Share“-Mechanismus senkt die Verbreitungsschwelle des AIGC-Workflows.

Modell- und Versionsentwicklung

• Erste Veröffentlichung (~September 2025): Der FlowBench-Cloud-Workflow wird offiziell gestartet und bietet grundlegende Workflow-Canvas-Funktionen, integriert QwenImage und einige Flux-Modelle und unterstützt Wensheng-Diagramme und Tusheng-Diagramme.
• Kontinuierliche Iteration (Ende 2025 bis 2026): Fügen Sie nach und nach den Wan2.2-Videogenerierungsworkflow Qwen-Image-Edit-Bearbeitungsknoten IC-Light-Beleuchtungsknoten usw. hinzu. Die Anzahl der Knoten und Modelltypen nimmt weiter zu und der von der Community beigesteuerte Inhalt in der Workflow-Ressourcenbibliothek wächst schnell.
• Client-Release: Der FlowBench-Desktop-Client wurde gestartet, der den Aufruf lokaler GPU-Ressourcen zum Ausführen von Workflows unterstützt, um die Mängel der Cloud in leistungsempfindlichen Szenarien auszugleichen.

FlowBench verwendet ein kontinuierliches Iterationsmodell und hat keine strenge Versionsnummer. Neue Modelle und neue Knoten werden entsprechend dem Update-Rhythmus der ModelScope-Community in Graustufen eingeführt. Für Benutzer ist es praktischer, darauf zu achten, welche Modelle zur Knotenbibliothek hinzugefügt wurden, als auf die Versionsnummer.

Technische Vorteile

• Null-Bereitstellungsschwellenwert: Die gesamte Modellinferenz wird in der Cloud durchgeführt und Benutzer benötigen nur einen Browser, um komplexe AIGC-Workflows auszuführen. Im Vergleich zu ComfyUI, das die lokale Konfiguration des Python-Kontexts, die Installation von CUDA und das Herunterladen von Modellgewichten erfordert, verkürzt FlowBench die Zeit von der Registrierung bis zur Erstellung des ersten Ergebnisses auf Minuten.
• Visuelle Workflow-Orchestrierung: Die grafische Knotenbearbeitung senkt die kognitive Schwelle für die Workflow-Erstellung. Benutzer müssen die Datenstruktur und API-Parameter des zugrunde liegenden Modells nicht verstehen und können die Konfiguration über Verbindungen und Parameterfelder abschließen. Für Designer und Content-Ersteller, die neu in der Programmierung sind, ist dies ein entscheidender Übergang von der „Verwendung von KI-Tools“ zur „Orchestrierung von KI-Prozessen“.
• Integration mit dem ModelScope-Ökosystem: Knoten können von der ModelScope-Community gehostete Modelle direkt aufrufen. Neue Modelle können kurz nach ihrer Veröffentlichung in Workflows verwendet werden, ohne dass ein manuelles Herunterladen und Bereitstellen erforderlich ist. Die Wartung der Modellaktualisierungen erfolgt durch die Community und ist für Endbenutzer transparent.
• Cloud + lokales Hybrid-Computing: Die Cloud-Version eignet sich für schnelles Prototyping und leichte bis mäßige Nutzung; Der Desktop-Client unterstützt den Aufruf lokaler GPUs, was für Szenarien geeignet ist, die sensibel auf Latenz reagieren oder einen hohen Datenschutz erfordern. Benutzer können je nach Aufgabenanforderungen zwischen den beiden Modi wechseln.

Wie man es benutzt

Eintrittsmethode:	Methode	Adresse/Beschreibung
Webseite	modelscope.cn/aigc/workflows, direkter Zugriff über Browser
Desktop-Client	Laden Sie den FlowBench-Client von der offiziellen ModelScope-Website herunter
Registrierung	Unterstützt die Registrierung von Alibaba Cloud-Konten und Mobiltelefonnummern

Vorhandenen Workflow ausführen:

1. Rufen Sie die Workflow-Ressourcenbibliothek auf, durchsuchen Sie den gewünschten Workflow und wählen Sie ihn aus.
2. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Ausführen“ und dann auf das Ausführungssymbol auf der Popup-Canvas-Seite, um den Verarbeitungsprozess zu starten.
3. Wenn Sie Parameter anpassen müssen (Modell LoRA ändern, Eingabeaufforderung ändern), folgen Sie einfach den Anweisungen auf der Seite.

Erstellen Sie einen Workflow von Grund auf:

1. Klicken Sie auf der Workflow-Homepage auf „Workbench öffnen“ und wählen Sie „Neue Leinwand“.
2. Ziehen Sie die erforderlichen Knoten aus der Knotenbibliothek auf die Leinwand und organisieren Sie den Datenfluss über Verbindungen.
3. Beispielsweise sind nur drei Knoten erforderlich, um eine Bild-Superauflösung zu erreichen: Bildknoten laden → Superauflösungsknoten → Bildvorschau-Knoten.
4. Konfigurieren Sie die Knotenparameter, führen Sie den Vorgang aus und zeigen Sie die Zwischenergebnisse in Echtzeit in der Vorschau an.

Workflow teilen:

1. Klicken Sie auf der Workflow-Homepage auf „Workflow veröffentlichen“.
2. Geben Sie den Workflow-Namen, die Beschreibung und andere Informationen ein.
3. Nach der Erstellung kann es von Community-Benutzern durchsucht und ausgeführt werden.

Produktpreise

Preisstufe	Menge und Beschreibung	Anwendbare Szenarien
Kostenloses Kontingent	Registrieren und nutzen, Cloud-Betrieb ist kostenlos, vorbehaltlich Ressourcenkontingentbeschränkungen	Persönliche Erkundung, Lichtkreation
Punktverbrauch	Ressourcenintensive Aufgaben verbrauchen ModelScope-Punkte (können durch Einchecken/Community-Beitrag erhalten werden)	Hochfrequenznutzung, High-End-Modellaufruf
Unternehmensgeschäft	Maßgeschneidertes Angebot, inklusive Ressourcengarantie und privatisierter Bereitstellung	Produktionspipeline auf Unternehmensebene

Derzeit ist der Cloud-Workflow von FlowBench grundsätzlich kostenlos und steht einzelnen Benutzern offen. Es wird empfohlen, dass Hochfrequenzbenutzer das Punktesystem und die Quotenbeschränkungen von ModelScope im Voraus verstehen, um eine Beeinträchtigung des Ausgaberhythmus aufgrund unzureichender Ressourcen an Schlüsselknoten zu vermeiden.

Anwendungsszenarien

• AIGC-Inhaltserstellung: Erstellen und bearbeiten Sie schnell Bilder und Videomaterialien. Designer verwenden FlowBench zum Erstellen von Batch-Workflows für Zeichnungen und können mit einer Konfiguration mehrere Sätze unterschiedlicher Lösungsstile erstellen, aus denen Kunden auswählen können. Die traditionelle Methode erfordert einen wiederholten Wechsel zwischen Midjourney und Photoshop. FlowBench schließt den gesamten Prozess innerhalb einer Leinwand ab.
• Kurzvideo- und Social-Media-Inhaltsproduktion: Verwenden Sie den Wan2.2-Videogenerierungsknoten und den Bildbearbeitungsknoten, um eine vollständige Verknüpfung von „Vension Picture → Tusheng Video → Video Enhancement“ zu erstellen. Content-Ersteller können für A/B-Tests mehrere kurze Videoclips unterschiedlichen Stils gleichzeitig abspielen.
• Produktion von Werbe- und Marketingmaterialien: Verwenden Sie Modelle der Flux- oder SD-Serie, um Werbeplakate und Bilder zur Markenförderung zu erstellen, und verwenden Sie IC-Light, um den Beleuchtungsstil zu vereinheitlichen. Für Teams, die Marketingvisualisierungen in großen Mengen produzieren müssen, reduzieren die wiederholbaren Lauf- und Batch-Parameteranpassungsfunktionen von FlowBench die Doppelarbeit erheblich.
• Vorbereitung von Lehr- und Schulungsmaterialien: Erstellen Sie Lehrdiagramme, Kursabbildungen und visuelle Materialien für Online-Kurse. Lehrer können über einen Workflow stapelweise visuelle Unterrichtsmaterialien für verschiedene Fächer erstellen und so Zeit sparen, wenn sie manuell Bilder suchen und erstellen müssen.
• Wissenschaftliche Forschung und technische Visualisierung: Generieren Sie Datenvisualisierungsbilder, Produktprototypen und experimentelle Prozessschemata. Mit FlowBench können Forscher schnell Papierillustrationen und Präsentationsmaterialien erstellen.

Anwendbare Personen

• AIGC Entry Creator: Personen, die die Generierung von KI-Bildern/Videos ausprobieren möchten, sich aber nicht mit der lokalen Erfahrung herumschlagen möchten. Der Null-Bereitstellungsschwellenwert und die visuellen Vorgänge von FlowBench reduzieren die Kosten für Versuch und Irrtum, und das kostenlose Kontingent reicht aus, um die kreative Praxis von null auf eins zu unterstützen.
• Designer und kreative Praktiker: Personen, die schnell visuelle Entwürfe und Materialmuster für mehrere Lösungen erstellen müssen. Die Workflow-Wiederverwendungsfunktion von FlowBench ermöglicht es, „einmal zu erstellen und mehrmals auszuführen“, und die Effizienz der Lösungsiteration ist viel höher als bei einem einzelnen manuellen Vorgang.
• KI-Entwickler und Modellbegeisterte: Personen, die die Auswirkungen der neuesten Modelle testen und die Leistungsunterschiede verschiedener Modelle bei denselben Aufgaben vergleichen möchten. Der Knotenwechsel und die Parameteranpassung von FlowBench sind intuitiver als reine API-Aufrufe.
• Bildungs- und Schulungspersonal: Lehrer und Ausbilder, die stapelweise visuelle Lehrmaterialien erstellen müssen.

Grenzen nicht anwendbar: – Vertrauliche Projekte, die eine vollständige Offline-Intranet-Bereitstellung erfordern – die Cloud ist auf Netzwerkverbindungen angewiesen. – Szenarien, die extreme Anforderungen an die Qualität einer einzelnen Generation stellen und eine tiefgreifende Feinabstimmung des Modells erfordern – FlowBench führt hauptsächlich die Inferenzorchestrierung durch und unterstützt kein Modelltraining und keine Feinabstimmung.

• Ultragroße Batch-Produktion – kostenlose Ressourcenkontingente können bei Hochfrequenzanrufen zu einem Engpass werden, und Lösungen auf Unternehmensebene müssen separat ausgehandelt werden.

Zusammenfassung und Ausblick

Der Kernwert des Cloud-Workflows von FlowBench besteht darin, die „Orchestrierungsfunktionen“ des AIGC-Produktionsprozesses mit der „Zero-Deployment-Erfahrung“ zu kombinieren. Es findet einen guten Mittelweg zwischen der Flexibilität von ComfyUI und der Benutzerfreundlichkeit von DALL·E/EasyUse – keine Programmierung erforderlich, aber die Tiefe der Workflow-Anpassung bleibt erhalten. Für das inländische AIGC-Ersteller-Ökosystem ist dies eine praktische Infrastrukturergänzung.

Aktuelle Einschränkungen:

• Für Cloud-Ressourcenkontingente gelten Einschränkungen hinsichtlich hoher Frequenz und starker Nutzung. Zu Spitzenzeiten kann es zu Warteschlangen kommen.
• Erweiterte Funktionen zur Knotenanpassung und Skripterweiterung sind schwächer als lokal bereitgestelltes ComfyUI.
• Spezifische Bedingungen zum kommerziellen Urheberrecht und zum Eigentum an generierten Inhalten finden Sie in der ModelScope-Community-Vereinbarung.

Folgebeobachtungspunkte:

• Die Geschwindigkeit der Anreicherung der Knotenökologie – die Anzahl der von der Community beigesteuerten Knoten bestimmt direkt die Plattformobergrenze.
• Der iterative Rhythmus der Videogenerierung und -verbesserungsmöglichkeiten – in diese Richtung wächst die AIGC-Nachfrage derzeit am schnellsten.
• Der Startzeitpunkt von Zahlungsplänen auf Unternehmensebene – steht in direktem Zusammenhang damit, ob er in die professionelle Produktionspipeline aufgenommen werden kann.

Verwandte Tools: midjourney, stable-diffusion

Versionsinfo

• Offizielle Version des Cloud-Workflows ：Unterstützt Workflow-Canvas, Knoten-Drag-and-Drop-Anordnung und die integrierte Wan2.2-Videogenerierung der offiziellen Workflow-Ressourcenbibliothek QwenImage/Flux/SD-Serienmodell. （~2025-09）
• Erstveröffentlichung ：Die erste öffentliche Version unterstützt grundlegende Workflow-Canvas- und Bildgenerierungsfunktionen. （~2025-09）