该模型训练时未使用参考图像，基于qwen架构开发。
此Lora主要用于测试类似Kontext工作流中的一致性表现。
建议使用0.45~0.5的Lora强度参数。
效果链接
https://www.liblib.art/imageinfo/2363ad40e6104c56b4892f74717aa83c
最新工作流
辅助的其他lora
传统的图像生成模型在根据文本指令编辑图像时，往往会对整个画面进行“重新解释”，导致主体形状、构图发生不可控的变化。这个工作流通过使用一个专门训练的LoRA模型，极大地约束了这种“创造性偏离”，强制模型在原有画面的“骨架”上进行有限度的修改。
简单比喻： 就像给AI一个“临摹框”。你给它一张原图（底稿），AI的任务是在这个底稿的构图和主体轮廓上，用你指定的新风格（如水墨风、赛博朋克）或新特征（如换装、改变发型）进行“重新上色和修饰”，而不是天马行空地重画一张。
工作流关键组件与参数
- 需要模型具备强大的视觉-语言多模态理解能力。
- 核心组件：最强Qwen Edit LoRA功能： “一致性编制”的核心。它像一个严格的导演，告诉生成模型：“必须忠于原图的构图和主体”。关键特点： 训练时未使用参考图像。这意味着它学习到的是一种“遵循指令但不改变结构”的通用能力，而不是依赖于某一张特定图片。这使得它泛化能力更强，可以应用于任何输入图像。主要应用场景： 测试类似Kontext（一种注重上下文连贯性的工作流）中的一致性表现。
其他的说明
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