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
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이 버전에 대해
모델 설명
Qwen 편집 안정화 모델로, 주로 이미지 생성 후 생성된 이미지와 원본 이미지의 구도를 일관되게 유지하는 데 사용됩니다.
=========== 다운로드는 귀하가 로컬에서만 사용하시고, 다른 플랫폼에 업로드하지 마십시오. 여러분의 감시를 환영합니다. 그렇지 않으면 재미가 없죠. 다른 플랫폼에 제가 직접 올리지 못할 이유가 있나요? ===========
사용 방법
Qwenedit 이미지 안정화 LoRA 사용 가이드 및 전자상거래 제품 흰 배경 이미지 생성 실제 테스트_哔哩哔哩_bilibili
Kontext 버전 설명:
kontext 안정화기 전자상거래 배경 LoRA_哔哩哔哩_bilibili
제품 흰 배경 이미지의 경우, 흰 배경 천의 구도 여백 정도를 조정하고 프롬프트를 결합하여 배치 위치를 완성할 수 있습니다.
가중치를 낮추면 안정화 효과가 감소하여 원본 이미지를不同程度 변경할 수 있으며, 이는 창의적 수정이 필요한 상황에 유용합니다.
더 많은 사용법은 직접 시도해보세요. 주요 기능은 입력 이미지의 픽셀 수준 세부 사항을 극도로 정확하게 복원하는 것입니다.
최신 데모: "put it here"에서 차단당한 분이 보완 문양 사용법을 연구해냈습니다.~ 괜찮네요.
온라인 실행 및 워크플로우 다운로드:
기본 사용법
https://www.runninghub.ai/post/1967962698203934722/?inviteCode=rh-v1284
전자상거래 흰 배경 자동(수동) 생성 장면 이미지
https://www.runninghub.ai/post/1967977222789279745/?inviteCode=rh-v1284
패턴 복구
https://www.runninghub.ai/post/1967985030410678274/?inviteCode=rh-v1284
더 많은 활용법을 발견하시면 알려주세요 (마지막에 QQ 번호가 있습니다. 제겐 업데이트도 가능합니다)
훈련 목적:
Qwen 편집 후 원본 이미지와 일관되지 않은 문제
소재:
총 240장의 대비 이미지 120쌍
fill 지역 재생성으로 제작
"rank": 128 — 소재가 많아 128로 선택했으나, 여전히 너무 많을 수 있어 파일 크기가 큼
V1 훈련 단계:
28,960단계
Qwen 편집 안정화 모델로, 주로 생성된 이미지와 원본 이미지의 구도를 일관되게 유지하는 데 사용되며, 추가적인 사용 사례는 향후 데모 워크플로우와 함께 보완 예정입니다. 우선 공개합니다.
훈련 목적:
Qwen 수정 후 원본 이미지와의 불일치 문제
소재:
총 240장의 대비 이미지 120쌍
fill 지역 재생성으로 제작
"rank": 128 — 소재가 많아 128로 선택했으나, 여전히 너무 많을 수 있어 파일 크기가 큼
V1 훈련 단계:
28,960단계
예시 프롬프트:
editpicforgood,Only modify the requested content, and try to keep the rest of the image unchanged as much as possible,
배경을 모래사장으로 변경, 여자가 신발을 신음
editpicforgood,Only modify the requested content, and try to keep the rest of the image unchanged as much as possible,
머리카락을 금색으로 변경
Kontext 버전 설명:
kontext 안정화 최적화기 및 전자상거래 배경 변경 LoRA | Kontext Stable Optimizer and E-commerce Background Change Lora
kontext 안정화기 전자상거래 배경 LoRA_哔哩哔哩_bilibili
모바일 온라인 테스트
https://www.runninghub.ai/ai-detail/1970050962796802050/?inviteCode=rh-v1284
웹 및 워크플로우 다운로드:
https://www.runninghub.ai/workflow/1970051115515584513/?inviteCode=rh-v1284
모바일 온라인 테스트
https://www.runninghub.cn/ai-detail/1970050962796802050/?inviteCode=rh-v1284
웹 실행 및 워크플로우 예시 다운로드
https://www.runninghub.cn/workflow/1970051115515584513/?inviteCode=rh-v1284
Kontext는 33,000단계까지 훈련되어 더 잘 작동합니다. Kontext 자체는 이미지가 안정적이며, 이 LoRA는 주로 이미지 수정 품질을 향상시킵니다. 예를 들어, 원래 머리카락만 변경하라고 했는데 눈썹도 변경되고 머리카락 색이 이상해졌다면, LoRA를 추가하면 훨씬 자연스럽고 편안해집니다. 시도해보세요.
두 번째 사용 시나리오는 Qwenedit과 마찬가지로 전자상거래 제품의 흰 배경을 장면 이미지로 교체하는 것입니다.
원래 1만 단계 이상의 효과는 좋지 않았지만, 최근 3만 단계 이상으로 강화하여 사용 가능해졌으며, Qwenedit의 배경 교체 수준과 견줄 수 있습니다.
참고: Kontext의 트리거 단어는 editpicforgood이며, Qwenedit과 다릅니다.
그러나 트리거 단어 없이도 효과가 발생합니다.
Kontext는 33,000단계까지 학습되어 더 사용하기 편리합니다. Kontext 자체가 이미지가 안정적이며, 이 LoRA는 주로 이미지 수정 품질을 향상시킵니다. 예를 들어, 원래 머리카락만 바꾸라고 했는데 눈썹까지 바꾸고 머리카락 색이 이상하게 나왔다면, LoRA를 추가하면 훨씬 자연스럽고 편안해집니다. 시도해보세요.
두 번째 사용 시나리오는 Qwenedit과 마찬가지로 전자상거래 제품의 흰 배경을 장면 이미지로 교체하는 것입니다.
원래 1만 단계 이상의 효과는 좋지 않았지만, 최근 3만 단계 이상으로 강화하여 사용 가능해졌으며, Qwenedit의 배경 교체 수준과 견줄 수 있습니다.
참고: Kontext의 트리거 단어는 editpicforgood이며, Qwenedit과 다릅니다.
그러나 트리거 단어 없이도 효과가 발생합니다.
제 QQ: 555649, 피드백 환영합니다.