Qwen3-4B-Thinking-2507 text encoder

• 완전히 준비된 Qwen3-4B-Thinking-2507 빌드. 일반적인 Qwen3-4B와 비교하여 Z-Image 모델과의 프롬프트 준수도가 뚜렷하게 향상되며, 일반적인 문구 오해를 피합니다. 추론 및 Z-Image LoRA 학습에 매우 추천합니다.

• 경로: ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\text_encoders\

• 사용법:

[물리적 + 재질 + 조명 + 포즈 + 구성 제약 조건]

→ 이 줄은 이미지가 따라야 하는 물리적 및 시각적 규칙을 정의함으로써 내부 추론을 강제합니다.

→ 여기서 장면을 묘사하지 마세요. 평가적 제약 조건만 사용하세요.

[주체 + 행동 + 환경 + 핵심 시각적 특성]

→ 이 줄은 이미지에 실제로 존재하는 내용을 설명합니다.

→ 문자 그대로 구체적으로 작성하세요. 이것이 실제로 렌더링되는 부분입니다.

예:

현실적인 인체 해부학, 물리적으로 정확한 피부 반사율, 햇빛과 일치하는 반사광, 자연스럽고 이완된 자세, 균형 잡힌 해변 구성,

해변에서 일광욕을 하는 여성, 흰색 튜브 비키니 상의 착용, 직사광선을 반사하는 기름진 피부

• 전체 학습 스레드는 여기에서 확인할 수 있습니다.

• Qwen3-4B-Thinking-2507 텍스트 인코더를 사용한 AiToolKit 학습 설정은 여기에서 확인할 수 있습니다.