Qwen3-4B-Thinking-2507 text encoder

• 一个完全就绪的 Qwen3-4B-Thinking-2507 版本。与原始的 Qwen3-4B 相比，它在与 Z-Image 模型 配合时表现出更优的提示遵循能力，并能避免常见的措辞误解。强烈推荐用于推理和 Z-Image LoRA 训练。

• 路径：ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\text_encoders\

• Qwen3-4B-Thinking-2507 使用方法：

  [物理 + 材质 + 光照 + 姿势 + 构图约束] 
  - 此行通过定义图像必须遵守的物理和视觉规则，强制内部推理。
  - 请勿在此处描述场景，仅使用评估性约束。
  [主体 + 行为 + 环境 + 关键视觉属性] 
  - 此行描述图像中实际存在的内容。
  - 要具体、直白，这才是会被渲染的部分。
  示例： 
  真实的人体解剖结构，物理准确的服装纹理，柔和的自然阳光，随意站立姿势，平衡的公园构图
  
  一名戴太阳镜的男子正在城市公园慢跑，身穿灰色连帽衫和黑色运动裤，晨光透过树木洒落，铺砌的小径两侧绿意盎然
  

• 你将上述示例部分直接用于你的正向提示中； 解释部分仅用于帮助你理解格式，不属于文本编码器的输入

**请注意，Qwen3-4B-Thinking-2507 在此模型中仅为实验性版本，但经过适当调整后可产生优异输出。任何在原始 qwen3_4b 上训练的 LoRA 在此编码器下均无法正常工作，因此你需要使用此文本编码器重新训练。

• 完整训练流程详见：此处

• 使用 Qwen3-4B-Thinking-2507 文本编码器的 AiToolKit 训练配置请见：此处