ICEdit-workflow
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模型描述
🔮 用自然语言指令重塑您的图像
无缝编辑的完美伴侣
本指南介绍了使用 FluxFill-Dev 和 ICEdit-MoE-LoRA 实现强大自然语言图像编辑的完整工作流。
📝 概述：图像编辑的未来已来
ICEdit-MoE-LoRA 代表了 AI 图像编辑的重大突破——一个轻量级的低秩适配（LoRA）模块，为大型扩散变换器带来了专业级的指令驱动编辑能力。通过仅使用原始训练数据的 0.5% 精细调整 1% 的参数，它实现了与高端商业解决方案相当甚至更优的编辑效果。
📌 完整工作流
本工作流结合了 FluxFill + ICEdit-MoE-LoRA，通过自然语言指令编辑图像。为获得更佳效果，可搭配扩散模型如 LEOPARD、Bernoulli 或 SPEED_Q8，并使用 Gemini 自动提示节点进行 4-8 步处理。（我使用了非常轻量的 Flux 模型，所需步骤更少）
一幅双联画，左右两侧为同一场景。右侧场景与左侧相同，但已应用“您的编辑”（prostyle 已包含，只需填入您的编辑指令）
🛠️ 完整安装指南
📁 目录结构
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│ ├── 📂 diffusion_models/
│ │ ├── (基础)📄 fluxfill-dev.safetensors # https://civitai.com/models/1108146/fluxfill-devgguf
│ │ ├──(选项1)📄 LEOPARD.gguf # https://civitai.com/models/1534861
│ │ ├──(选项2)📄 Bernoulli.gguf # https://civitai.com/models/682369
│ │ └──(选项3)📄 SPEED_Q8.gguf # https://civitai.com/models/661102/speedq8
│ ├── 📂 text_encoders/
│ │ ├── (基础)📄 clip_l.safetensors
│ │ ├── (选项1)📄 t5xxl_fp16.safetensors
│ │ ├── (选项2)📄 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors
│ │ └── (选项3)📄 t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│ ├── 📂 vae/
│ │ └── 📄 ae.safetensors
│ └── 📂 lora/
│ └── 📄 ICEdit-MoE.safetensors
💎 核心组件
✨ LoRA 模型——魔法之钥
🔤 文本编码器——自然语言理解的智能大脑
注意：请根据您的硬件能力仅选择以下 T5XXL 选项之一
T5XXL 选项（仅选其一）：
🎭 VAE——视觉艺术家
🖼️ 扩散模型——图像生成引擎
##（您只需从以下选项中任选其一，或直接使用 flux-dev，由您决定）
注意： 上述任一扩散模型均可用于高效编辑（推荐 4-8 步）。编辑时使用 flux-dev-fill，提升效果时使用 flux-dev。
🎬 可尝试的示例指令
“在背景的山峰上添加一座宏伟的城堡”
“将汽车的颜色从红色改为电光蓝”
“移除图像中的人物，替换为一棵开花的树”
“将风格转换为水彩画，同时保留所有细节”
“为场景添加戏剧性的日落光线”
👨💻 开发者信息
本工作流指南由 Abdallah Al-Swaiti 创建：
如需更多工具与更新，请查看 OllamaGemini 节点：GitHub 仓库
🙏 社区致谢
特别感谢 sanaka87 通过发布 ICEdit-MoE-LoRA 检查点和演示，彻底革新了开源图像编辑领域。您的贡献赋能了全球创作者，加速了 AI 艺术社区的创新进程！
