Collage [QwenEdit]

꼭 읽어주세요

(QIE에서 res2/bong_tengent로 20스텝 사용 시 매우 잘 작동하며, QIE 2509에서 40스텝으로도 작동할 수 있습니다!)

이 LoRA인 **"Collage"**는 Qwen-Image-Edit용으로 특화된 도구로, 복사한 참조 요소를 원본 이미지에 부드럽게 통합합니다. 단순한 붙여넣기를 넘어, 조명, 방향, 그림자에 대해 지능적으로 일치시키고, 가려짐을 존중하여 사진처럼 자연스러운 혼합을 구현합니다. 이 모델은 190개의 이미지 쌍으로 구성된 고품질의 수작업으로 선별된 데이터셋을 기반으로 학습되었습니다. 각 쌍은 소스 이미지와 특정 지시에 따라 편집된 타겟 이미지로 구성됩니다. QwenEdit 또는 QwenEdit2509가 특정 작업에서 실패할 때 이 LoRA는 대부분 성공합니다. 완벽하지는 않으며, 주로 아래에 나열된 학습된 개념에서만 잘 작동합니다. 특정 신체 부위를 교체해야 할 경우 대부분의 상황에서 활용 가능합니다. 참고로, 흰색 스트로크가 해당 영역을 덮지 않는 한, 이미지에서 변경하고 싶지 않은 부분의 형태를 보존할 수 있습니다(공간, 신체 부위, 사지, 손가락, 발가락 등).

• 원하는 도구를 사용해 기존 이미지 위에 요소를 붙여넣고, 그 주변에 흰색 스트로크를 추가해야 합니다. 워크플로우에는 단일 이미지 입력만 필요하지만, 이를 사전에 준비해야 합니다. 모든 데이터셋 및 제공된 예시는 모두 1024*1024px 이미지입니다!

• 사용할 LoRA 강도: 1.0

다음 프롬프트를 사용하고, 굵게 표시된 부분을 원하는 요소로 교체하세요:

Collage, seamlessly blend the pasted element into the image with the [thing] on [where]. Match lighting, orientation, and shadows. Respect occlusions.

몇 가지 예시:

Collage, seamlessly blend the pasted element into the image with the cap on his head. Match lighting, orientation, and shadows. Respect occlusions.

Collage, seamlessly blend the pasted element into the image with the face on her head. Looking down left. Match lighting, orientation, and shadows. Respect occlusions.

Collage, seamlessly blend the pasted element into the image with the sculpture in the environment. Match lighting, orientation, and shadows. Respect occlusions.

Collage, seamlessly blend the pasted element into the image with the object on the desk. Match lighting, orientation, and shadows. Respect occlusions.

Collage, seamlessly blend the pasted element into the image with the hoodie on her body. Match lighting, orientation, and shadows. Respect occlusions.

Collage, seamlessly blend the pasted element into the image with the sandals at her feet. Match lighting, orientation, and shadows. Respect occlusions.

이미지에서 변경하고자 하는 요소가 너무 구체적이라면, 더 일반적인 어휘를 사용해야 할 수 있습니다.

이 첫 번째 LoRA를 위해 데이터셋은 여러 카테고리로 나뉘어져 있습니다. 따라서 모델이 학습하지 않은 특정 요소에서는 작동하지 않을 수도 있으므로 놀라지 마세요. V1 버전에서 사용된 카테고리와 각 카테고리의 이미지 쌍 수는 다음과 같습니다:

• 얼굴 (54쌍)
• 가구 (14쌍)
• 의류 (17쌍)
• 보석 (14쌍)
• 신체 (24쌍)
• 사지 (35쌍)
• 손톱 (14쌍)
• 손에 든 물건 (11쌍)
• 신발 (24쌍)

향후 더 큰 데이터셋으로 새로운 버전을 출시할 수도 있습니다. 다음 버전을 위한 카테고리 제안을 주세요!

감사합니다!