QwenEdit & kontext稳定器,电商神器，白底图产品加背景，保持细节。A Qwen&kontext edit stabilizer

Qwen編集スタビライザーで、主に画像生成後の画像と元の画像の構図を一致させるために使用されます。

===========ダウンロードはご自身のローカル使用のみに限定してください。他のプラットフォームへアップロードしないでください。皆さんの監督を歓迎します。そうでないと意味がありません。他のプラットフォームに私が自分でアップロードしないわけがないですか？====================

使用方法」

Qwenedit画像スタビライザーLoRAの使用方法およびEC製品の白背景画像生成の実証試験_哔哩哔哩_bilibili

kontext バージョン说明：

kontextスタビライザーEC背景LoRA_哔哩哔哩_bilibili

製品の白背景画像については、白背景布の構図余白度を調整し、プロンプトと組み合わせることで配置位置を実現できます。

重みを下げることで、安定化効果が低下し、元の画像を不同程度変更することが可能になり、創造的な変更が必要なシーンで活用できます。

その他の使用方法は試してみてください。主な機能は、入力画像のピクセルレベルの細部を忠実に再現することです。

最新デモ：put it here の封号者さんが模様補完の使い方を研究してくれました。～なかなかいいですね。

オンライン実行で効果とワークフローのダウンロード：

基本的な使用方法

https://www.runninghub.ai/post/1967962698203934722/?inviteCode=rh-v1284

EC白背景画像の自動（手動）生成シーン画像

https://www.runninghub.ai/post/1967977222789279745/?inviteCode=rh-v1284

模様修復

https://www.runninghub.ai/post/1967985030410678274/?inviteCode=rh-v1284

その他の使用方法を見つけたら教えてください（最後にQQがあります。私も更新します）

トレーニング目的：

Qwen編集後の画像と元の画像が一致しない問題

素材：

120組、合計240枚の比較画像

fill局所再描画で作成

"rank": 128　素材が多いため128を選択。おそらくまだ多すぎるかもしれません。ファイルサイズが大きくなります。

V1トレーニングステップ：

28960ステップ

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Qwen編集スタビライザー。主に生成された画像と元の画像の構図を一致させることを目的としています。今後、デモワークフローと連携して追加機能を追加します。まずは公開しましょう。

トレーニング目的：

Qwen編集後の画像と元の画像との不一致問題

素材：

120組、合計240枚の比較画像

fill局所再描画で作成

"rank": 128。素材が多いため128を選択しましたが、おそらくまだ多すぎます。その結果、ファイルサイズが大きくなります。

V1トレーニングステップ：

28960ステップ

例：プロンプト

editpicforgood,Only modify the requested content, and try to keep the rest of the image unchanged as much as possible,

背景を砂浜に変更し、女性が靴を履いている

editpicforgood,Only modify the requested content, and try to keep the rest of the image unchanged as much as possible,

髪の毛を金色に変更

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kontext バージョンの説明：

kontextスタビライザー最適化およびEC背景変更LoRA | Kontext Stable Optimizer and E-commerce Background Change Lora

kontextスタビライザーEC背景LoRA_哔哩哔哩_bilibili

モバイルでオンラインテスト

https://www.runninghub.ai/ai-detail/1970050962796802050/?inviteCode=rh-v1284

Webで実行しワークフローをダウンロード：

https://www.runninghub.ai/workflow/1970051115515584513/?inviteCode=rh-v1284

オンラインモバイルテスト

https://www.runninghub.cn/ai-detail/1970050962796802050/?inviteCode=rh-v1284

Webでの実行とワークフロー例のダウンロード

https://www.runninghub.cn/workflow/1970051115515584513/?inviteCode=rh-v1284

kontextは33000ステップまでトレーニングされ、より使いやすくなりました。kontext自体は画像が安定しているため、このLoRAは主に画像修正の品質を向上させるために使用されます。たとえば、髪の毛を変更するように指示した場合、以前は眉毛まで変えてしまい、髪の色も不自然でした。LoRAを追加することで、はるかに自然で快適な結果が得られます。ぜひ試してみてください。

もう一つの使用シナリオは、Qweneditと同様に、EC製品の白背景画像をシーン画像に置き換えることです。

当初1万ステップでは効果が不十分でしたが、最近3万ステップ以上に強化し、使いやすくなりました。Qweneditの背景交換と同等のレベルに達しました。

注意：kontextのトリガー語はeditpicforgoodで、Qweneditとは異なります。

ただし、トリガー語を使わなくても機能します。

kontextは33000ステップまでトレーニングされ、より使いやすくなりました。kontext自体の画像は安定していますが、このLoRAは主に画像修正の品質を向上させるために使用されます。たとえば、髪の毛を変更するように指示した場合、以前は眉毛まで変えてしまい、髪の色も不自然でした。LoRAを追加することで、はるかに自然で快適な結果が得られます。ぜひ試してみてください。

もう一つの使用シナリオは、Qweneditと同様に、EC製品の白背景画像をシーン画像に置き換えることです。

当初1万ステップでは効果が不十分でしたが、最近3万ステップ以上に強化し、使いやすくなりました。Qweneditの背景交換と同等のレベルに達しました。

注意：kontextのトリガー語はeditpicforgoodで、Qweneditとは異なります。

ただし、トリガー語を使わなくても機能します。

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